(57)【要約】  ニューロフィードバック処置を適応させるためのコンピュータ実現方法が提供され、この方法は、ニューロフィードバック処置を適用するために患者の現在の脳状態を示す少なくとも１つの患者の脳状態パラメータを受け取るステップと、少なくとも１つの患者の脳状態パラメータを、データセットに格納された複数のニューロフィードバック処置からのニューロフィードバック処置のセットと相関させるステップと、このセットのニューロフィードバック処置の構成要素に対し、このセットのニューロフィードバック処置から１つのニューロフィードバック処置を選択し、ここで繰返し毎に別のニューロフィードバック処置が選択される、前記１つのニューロフィードバック処置を患者に施し、患者の頭部を感知する少なくとも１つのセンサによって出力された少なくとも１つの脳信号の測定出力に基づいて、患者に施された前記１つのニューロフィードバック処置に関連する有効性パラメータを算出することを繰返すステップと、測定された有効性パラメータに従って効果的なニューロフィードバック処置を指定するステップとを含む。【選択図】図４
2019523108.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ニューロフィードバック処置を適用するために患者の現在の脳状態を示す少なくとも１つの患者の脳状態パラメータを受け取るステップと、
少なくとも１つの患者の脳状態パラメータを、データセットに格納された複数のニューロフィードバック処置からのニューロフィードバック処置のセットと相関させるステップと、
このセットのニューロフィードバック処置の構成要素に対し、このセットのニューロフィードバック処置から１つのニューロフィードバック処置を選択するステップであって、ここで繰返し毎に別のニューロフィードバック処置が選択されて成るステップと；前記１つのニューロフィードバック処置を患者に施すステップと；患者の頭部を感知する少なくとも１つのセンサによって出力された少なくとも１つの脳信号の測定出力に基づいて、患者に施された前記１つのニューロフィードバック処置に関連する有効性パラメータを算出するステップとを繰返すステップと、
測定された有効性パラメータに従って効果的なニューロフィードバック処置を指定するステップと
を含む、ニューロフィードバック処置を適応させるためのコンピュータ実現方法。
【請求項２】
有効性パラメータは、少なくとも１つの脳信号の出力に基づいて決定された目標信号パターンに対して算出された値のそれぞれの各出現事象の持続時間の和として算出される、請求項１に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項３】
値のそれぞれの各出現事象の持続時間は、目標信号パターンの極大または目標信号パターンの極小を表す閾値要件に基づいて決定される、請求項２に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項４】
有効性パラメータは、施されるニューロフィードバック処置の報酬閾値が満たされるか否かに関係なく算出される、請求項１に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項５】
少なくとも１つの脳信号の出力に基づいて決定された目標信号パターンに対して算出された値は、脳波（ＥＥＧ）信号から算出された脳活動の目標タイプの各出現事象のパワー値を含む、請求項２に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項６】
選択された効果的なニューロフィードバック処置を、それぞれの各ニューロフィードバック処置の施術時間範囲より長い所定の時間範囲にわたって患者に施すステップをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項７】
繰返しステップは、ニューロフィードバック処置のサブセットに対して実行され、選択された効果的なニューロフィードバック処置が選択されて施され、ニューロフィードバック処置のセットのうち繰り返されたサブセットの構成要素ではなかった残りの構成要素に対して、別の繰返しステップが実行される、請求項６に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項８】
繰返しステップおよび選択ステップを反復して別の効果的なニューロフィードバック処置を選択するステップと、他の選択された効果的なニューロフィードバック処置を患者に対し、前回の効果的なニューロフィードバック処置の所定の施術時間範囲より長い別の所定の時間範囲にわたって施すステップとをさらに含む、請求項６に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項９】
ニューロフィードバック処置のセットの各構成要素を、各々が要求目標に対する異なる値を表す複数の処置パラメータと関連付けるステップをさらに含み、ここで患者の脳信号を測定する少なくとも１つのセンサの出力に基づく計算結果は、要求目標の値と比較される、請求項１に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項１０】
画像および音声の少なくとも一方は、少なくとも１つのセンサの出力に基づく計算結果と要求目標の値との比較に従って変調される、請求項９に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項１１】
選択ステップは、ニューロフィードバック処置のセットから１つのニューロフィードバック処置を選択し、複数の処置パラメータから関連する処置パラメータのセットを選択するステップ、および関連する処置パラメータのセットに従って有効性パラメータを測定するステップを含む、請求項９に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項１２】
繰返しステップは、ニューロフィードバック処置と複数の処置パラメータとの組合せを繰り返すステップを含む、請求項１１に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項１３】
各繰返し中に、各々のニューロフィードバック処置が略等しい時間範囲にわたって施される、請求項１に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項１４】
患者の現在の脳状態における患者の第１スコアを取得するために評価を実施するステップと、効果的なニューロフィードバック処置が選択された後の患者の第２スコアを取得するために評価を実施するステップと、第１スコアと第２スコアを比較するステップとをさらに含む、請求項１に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項１５】
第１スコアと第２スコアの比較が統計的に有意でない場合、効果的なニューロフィードバック処置を繰返しステップにおける使用から除去するステップをさらに含む、請求項１４に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項１６】
少なくとも１つの患者の脳状態パラメータは、記憶力の改善、および注意力の改善から成る群から選択される、請求項１に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項１７】
少なくとも１つの患者の脳状態パラメータが記憶力の改善を含む場合、ニューロフィードバック処置のセットは、選択された電極で測定されたアルファ周波数の絶対パワー値、選択された電極に対して測定された残りの全ての周波数のパワーと比較したアルファ周波数の相対パワー、経時的に測定されたアルファ周波数の平均パワー、および幾つかの電極のアルファ周波数の位相間のコヒーレンスのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項１８】
各々のニューロフィードバック処置は、前に選択されたニューロフィードバック処置の選択を反復することなく、ニューロフィードバック処置のセットから無作為に選択される、請求項１に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項１９】
現実のニューロフィードバック処置に従って脳信号に反応することなく、ニューロフィードバック処置をシミュレートする非治療的ニューロフィードバック処置を患者に施すステップと、少なくとも１つの信号を測定する少なくとも１つのセンサの出力におけるアーチファクトを検知するステップと、検知されたアーチファクトに応答して出力を提示するステップとを含む、ニューロフィードバック処置のプラセボを形成するためのコンピュータ実現方法。
【請求項２０】
アーチファクトは，非治療的ニューロフィードバックの施術に無関係な患者の活動に応答する測定値に基づく、請求項１９に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項２１】
アーチファクトは、患者の目のまばたき、少なくとも１つのセンサの動き、患者の頭部の動き、患者による咀嚼運動、および患者の四肢または身体の動きから成る群から選択された構成要素に応答して発生する少なくとも１つの信号を表す、請求項１９に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項２２】
非治療的ニューロフィードバック処置は、患者の測定された少なくとも１つの脳信号と相関しない現実のニューロフィードバック処置と同様の仕方で画像および音声の少なくとも一方を無作為に適応させるステップを含む、請求項１９に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項２３】
アーチファクトは、少なくとも１つのセンサの出力に基づいて測定されるＥＥＧ信号で検知される、請求項１９に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項２４】
アーチファクトは、少なくとも１つのセンサの出力における飽和を示すパワースパイクを含む、請求項１９に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項２５】
アーチファクトは、少なくとも１つのセンサの出力に基づいて測定される非ＥＥＧ信号の解析に基づいて検知される、請求項１９に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項２６】
検知されたアーチファクトに応答して出力を提示するステップは、患者の少なくとも１つのＥＥＧ信号を測定する少なくとも１つのＥＥＧセンサを用いて、現実のニューロフィードバック処置に応答して提示される出力のシミュレーションを提示することを含む、請求項１９に記載のコンピュータ実現方法。
【請求項２７】
ニューロフィードバックヘッドセットの前部に結合するための第１端部と、第１端部から延びる細長い部分であって、ニューロフィードバックヘッドセットが所定の位置に配置されたときに、細長い部分が患者の前頭骨の表面と平行に患者の眉間まで延びるような長さを有する細長い部分と、各々が側方反対方向にかつ眉間に配置された細長い部分の端部から下方に延びる１対のアームであって、それぞれの各アームが鼻骨のそれぞれの側部の少なくとも一方に沿って、患者のそれぞれの眉から下方にかつ患者のそれぞれの目より上方に位置するように配向されて成る１対のアームとを備えた、患者の頭部の所定の位置にニューロフィードバックヘッドセットを配置するための要素。
【請求項２８】
細長い部分は、前頭骨の皮膚表面と接触するように配置されかつ偏倚される、請求項２７に記載の要素。
【請求項２９】
細長い部分の長さは、異なる前頭骨の表面サイズを有する患者に合わせて調整可能である、請求項２７に記載の要素。
【請求項３０】
１対のアームの各アームの端部は、患者の皮膚と接触するための接触要素を含み、接触要素は、患者のそれぞれの目から離れて寸法決定され、かつ配置される、請求項２７に記載の要素。
【請求項３１】
１対のアームの各アームの端部は、それぞれの眼窩上切痕の内側に配置される、請求項２７に記載の要素。
【請求項３２】
ニューロフィードバックヘッドセットは、ニューロフィードバックヘッドセットが所定の位置に配置されたとき、患者の頭部と接触したときにＥＥＧ信号を出力する複数のＥＥＧ電極を含む、請求項２７に記載の要素。
【請求項３３】
クレードルを備えた、ニューロフィードバックヘッドセットを試験するためのシステムであって、クレードルは、少なくとも１つの信号を出力するための複数の電気素子と、患者がニューロフィードバックヘッドセットを装着したときに患者の頭部と接触するニューロフィードバックヘッドセットの内面を受け入れるように形作られた表面であって、患者の頭部のサイズおよび形状に従って形作られた表面とを含み、ここで複数の電気素子は、ニューロフィードバックヘッドセットがクレードルの表面上に配置されたときに、ニューロフィードバックヘッドセット内に位置する電極が表面の複数の電気素子と電気的に通信するように、クレードルの表面に沿って配設され、クレードルはさらに、ニューロフィードバックヘッドセットの電極によって受信される少なくとも１つのテスト信号を形成するように複数の電気素子を制御するコントローラを含む、システム。
【請求項３４】
複数の電気素子は、ニューロフィードバックヘッドセットがクレードルの表面上に配置されたときに、ニューロフィードバックヘッドセットの電極と接触することによって電気的通信が形成されるように設計された送信器である、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３５】
複数の電気素子は、ニューロフィードバックヘッドセットがクレードルの表面に配置されたときに、電極と非接触によりニューロフィードバックヘッドセットの電極と無線で電気的通信を形成するように設計された電磁発電機である、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３６】
コントローラは、ＥＥＧを模倣する信号を発生するように複数の電気素子を制御する、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３７】
コントローラは、電気素子と電極との間の電気的接続性を表すインピーダンス信号を発生するように、複数の電気素子を制御する、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３８】
ニューロフィードバックヘッドセットと電気的に通信するコンピューティングユニットであって、プロセッサによる実行のためのコード命令を格納するプログラム記憶部と通信するプロセッサを含むユニットをさらに備え、コード命令は、コントローラによって発生され、電気素子によって送信され、かつニューロフィードバックヘッドセットの電極によって感知される複数のテスト信号をニューロフィードバックヘッドセットから受信するコードと、複数のテスト信号を解析してニューロフィードバックヘッドセットの適切な機能性を検証するコードとを含む、請求項３３に記載のシステム。
【請求項３９】
解析は、複数のテスト信号を、適切な機能性の許容範囲を表す相関要件に従って期待される信号と相関させることによって実行される、請求項３８に記載のシステム。
【請求項４０】
適切な機能性の検証が不合格のときに、コンピューティングユニットと通信しているディスプレイ上に不適切な機能性を示すメッセージを提示するコードをさらに含む、請求項３８に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、その一部の実施形態では、ニューロフィードバックに関し、さらに詳しくは、ニューロフィードバック処置を施すためのシステムおよび方法に関するが、それらに限定されない。
【背景技術】
【０００２】
ニューロフィードバックは、患者の脳波を測定して、患者の脳へのフィードバックとして使用される信号を生成し、患者の脳に自己制御することを教える、バイオフィードバックの一種である。ニューロフィードバックは、処置後に神経可塑性変化、例えば脳の大きさの増大を生じることがある。
【０００３】
ニューロフィードバックは通常、映像または音声を使用して提供される。優れた映像コントラストおよび音質のような肯定的なフィードバックは、望ましい脳活動を奨励するために使用される。コントラスト不足または低下した音質のような否定的なフィードバックは、望ましくない脳活動を抑制するために使用される。このようにして、映像を見ているか音声を聞いている患者の脳は、高品質の映像を見るか高品質の音声を聞く能力を報酬として付与されることによって、設計脳波を形成することを学習する。
【０００４】
様々な脳に基づく障害の治療に効果的であることが示されているにもかかわらず、ニューロフィードバックは現在、多くの患者が容易に利用することができない。ニューロフィードバックは永続的に有効であるために約３０〜４０の処置セッションを必要とする。各セッションは、処置を決定し、進捗を監視し、成功を支援し確実にする経験豊富なニューロフィードバック治療医によって施される。そういうものとして、ニューロフィードバックは、必ずしも容易に到達できない専用診療所でしか利用することができない。ニューロフィードバックは比較的高コストの処置を有する。
【０００５】
各患者に対し選択されるニューロフィードバック療法は療法士に大きく依存する。療法士は、例えば取得したニューロフィードバックの知識、個人的経験、診断能力、連想的思考、および他の患者関連データを解析する能力に基づいて、治療法を選択する。療法士によって選択されたニューロフィードバック処置は、処置される症状に応じて約７０〜８０％の成功率を有すると推定される。
【発明の概要】
【０００６】
本発明の一部の実施形態の態様によれば、ニューロフィードバック処置を適用するために患者の現在の脳状態を示す少なくとも１つの患者の脳状態パラメータを受け取るステップと、少なくとも１つの患者の脳状態パラメータを、データセットに格納された複数のニューロフィードバック処置からのニューロフィードバック処置のセットと相関させるステップと、このセットのニューロフィードバック処置の構成要素に対し、このセットのニューロフィードバック処置から１つのニューロフィードバック処置を選択し、ここで繰返し毎に別のニューロフィードバック処置が選択される、前記１つのニューロフィードバック処置を患者に施し、患者の頭部を感知する少なくとも１つのセンサによって出力された少なくとも１つの脳信号の測定出力に基づいて、患者に施された前記１つのニューロフィードバック処置に関連する有効性パラメータを算出することを繰返すステップと、測定された有効性パラメータに従って効果的なニューロフィードバック処置を指定するステップとを含む、ニューロフィードバック処置を適応させるためのコンピュータ実現方法が提供される。
【０００７】
任意選択的に、有効性パラメータは、少なくとも１つの脳信号の出力に基づいて決定された目標信号パターンに対して算出された値のそれぞれの各出現事象の持続時間の和として算出される。任意選択的に、値のそれぞれの各出現事象の持続時間は、目標信号パターンの極大または目標信号パターンの極小を表す閾値要件に基づいて決定される。任意選択的に、少なくとも１つの脳信号の出力に基づいて決定された目標信号パターンに対して算出された値は、脳波（ＥＥＧ）信号から算出された脳活動の目標タイプの各出現事象のパワー値を含む。
【０００８】
任意選択的に、有効性パラメータは、施されるニューロフィードバック処置の報酬閾値が満たされるか否かに関係なく算出される。
【０００９】
任意選択的に、方法はさらに、選択された効果的なニューロフィードバック処置を、それぞれの各ニューロフィードバック処置の施術時間範囲より長い所定の時間範囲にわたって患者に施すステップを含む。
【００１０】
任意選択的に、繰返しステップはニューロフィードバック処置のサブセットに対して実行され、選択された効果的なニューロフィードバック処置が選択されて施され、ニューロフィードバック処置のセットのうち繰り返されたサブセットの構成要素ではなかった残りの構成要素に対して、別の繰返しステップが実行される。任意選択的に、方法はさらに、繰返しステップおよび選択ステップを反復して別の効果的なニューロフィードバック処置を選択するステップと、他の選択された効果的なニューロフィードバック処置を患者に対し、前回の効果的なニューロフィードバック処置の所定の施術時間範囲より長い別の所定の時間範囲にわたって施すステップとを含む。
【００１１】
任意選択的に、方法はさらに、ニューロフィードバック処置のセットの各構成要素を、各々が要求目標に対する異なる値を表す複数の処置パラメータと関連付けるステップを含み、ここで患者の脳信号を測定する少なくとも１つのセンサの出力に基づく計算結果は、要求目標の値と比較される。任意選択的に、画像および音声の少なくとも一方は、少なくとも１つのセンサの出力に基づく計算結果と要求目標の値との比較に従って変調される。任意選択的に、選択ステップは、ニューロフィードバック処置のセットから１つのニューロフィードバック処置を選択し、複数の処置パラメータから関連する処置パラメータのセットを選択するステップ、および関連する処置パラメータのセットに従って有効性パラメータを測定するステップを含む。任意選択的に、繰返しステップは、ニューロフィードバック処置と複数の処置パラメータとの組合せを繰り返すステップを含む。
【００１２】
任意選択的に、各繰返し中に、各々のニューロフィードバック処置が略等しい時間範囲にわたって施される。
【００１３】
任意選択的に、方法はさらに、患者の現在の脳状態における患者の第１スコアを取得するために評価を実施するステップと、効果的なニューロフィードバック処置が選択された後の患者の第２スコアを取得するために評価を実施するステップと、第１スコアと第２スコアを比較するステップとを含む。
【００１４】
任意選択的に、方法はさらに、第１スコアと第２スコアの比較が統計的に有意でない場合、効果的なニューロフィードバック処置を繰返しステップにおける使用から除去するステップを含む。
【００１５】
任意選択的に、少なくとも１つの患者の脳状態パラメータは、記憶力の改善、および注意力の改善から成る群から選択される。
【００１６】
任意選択的に、少なくとも１つの患者の脳状態パラメータが記憶力の改善を含む場合、ニューロフィードバック処置のセットは、選択された電極で測定されたアルファ周波数の絶対パワー値、選択された電極に対して測定された残りの全ての周波数のパワーと比較したアルファ周波数の相対パワー、経時的に測定されたアルファ周波数の平均パワー、および幾つかの電極のアルファ周波数の位相間のコヒーレンスのうちの少なくとも１つを含む。
【００１７】
任意選択的に、各々のニューロフィードバック処置は、前に選択されたニューロフィードバック処置の選択を反復することなく、ニューロフィードバック処置のセットから無作為に選択される。
【００１８】
本発明の一部の実施形態の態様によれば、現実のニューロフィードバック処置に従って脳信号に反応することなく、ニューロフィードバック処置をシミュレートする非治療的ニューロフィードバック処置を患者に施すステップと、少なくとも１つの信号を測定する少なくとも１つのセンサの出力におけるアーチファクトを検知するステップと、検知されたアーチファクトに応答して出力を提示するステップとを含む、ニューロフィードバック処置のプラセボを形成するためのコンピュータ実現方法が提供される。
【００１９】
任意選択的に、アーチファクトは，非治療的ニューロフィードバックの施術に無関係な患者の活動に応答する測定値に基づく。
【００２０】
任意選択的に、アーチファクトは、患者の目のまばたき、少なくとも１つのセンサの動き、患者の頭部の動き、患者による咀嚼運動、および患者の四肢または身体の動きから成る群から選択された構成要素に応答して発生する少なくとも１つの信号を表す。
【００２１】
任意選択的に、非治療的ニューロフィードバック処置は、患者の測定された少なくとも１つの脳信号と相関しない現実のニューロフィードバック処置と同様の仕方で画像および音声の少なくとも一方を無作為に適応させるステップを含む。
【００２２】
任意選択的に、アーチファクトは、少なくとも１つのセンサの出力に基づいて測定されるＥＥＧ信号で検知される。
【００２３】
任意選択的に、アーチファクトは、少なくとも１つのセンサの出力における飽和を示すパワースパイクを含む。
【００２４】
任意選択的に、アーチファクトは、少なくとも１つのセンサの出力に基づいて測定される非ＥＥＧ信号の解析に基づいて検知される。
【００２５】
任意選択的に、検知されたアーチファクトに応答して出力を提示するステップは、患者の少なくとも１つのＥＥＧ信号を測定する少なくとも１つのＥＥＧセンサを用いて、現実のニューロフィードバック処置に応答して提示される出力のシミュレーションを提示することを含む。
【００２６】
本発明の一部の実施形態の態様によれば、ニューロフィードバックヘッドセットの前部に結合するための第１端部と、第１端部から延びる細長い部分であって、ニューロフィードバックヘッドセットが所定の位置に配置されたときに、細長い部分が患者の前頭骨の表面と平行に患者の眉間まで延びるような長さを有する細長い部分と、各々が側方反対方向にかつ眉間に配置された細長い部分の端部から下方に延びる１対のアームであって、それぞれの各アームが鼻骨のそれぞれの側部の少なくとも一方に沿って、患者のそれぞれの眉から下方にかつ患者のそれぞれの目より上方に位置するように配向されて成る１対のアームとを備えた、患者の頭部の所定の位置にニューロフィードバックヘッドセットを配置するための要素が提供される。
【００２７】
任意選択的に、細長い部分は、前頭骨の皮膚表面と接触するように配置されかつ偏倚される。
【００２８】
任意選択的に、細長い部分の長さは、異なる前頭骨の表面サイズを有する患者に合わせて調整可能である。
【００２９】
任意選択的に、１対のアームの各アームの端部は、患者の皮膚と接触するための接触要素を含み、接触要素は、患者のそれぞれの目から離れて寸法決定され、かつ配置される。
【００３０】
任意選択的に、１対のアームの各アームの端部は、それぞれの眼窩上切痕の内側に配置される。
【００３１】
任意選択的に、ニューロフィードバックヘッドセットは、ニューロフィードバックヘッドセットが所定の位置に配置されたとき、患者の頭部と接触したときにＥＥＧ信号を出力する複数のＥＥＧ電極を含む。
【００３２】
本発明の一部の実施形態の態様によれば、クレードルを備えた、ニューロフィードバックヘッドセットを試験するためのシステムが提供され、クレードルは、少なくとも１つの信号を出力するための複数の電気素子と、患者がニューロフィードバックヘッドセットを装着したときに患者の頭部と接触するニューロフィードバックヘッドセットの内面を受け入れるように形作られた表面であって、患者の頭部のサイズおよび形状に従って形作られた表面とを含み、ここで複数の電気素子は、ニューロフィードバックヘッドセットがクレードルの表面上に配置されたときに、ニューロフィードバックヘッドセット内に位置する電極が表面の複数の電気素子と電気的に通信するように、クレードルの表面に沿って配設され、クレードルはさらに、ニューロフィードバックヘッドセットの電極によって受信される少なくとも１つのテスト信号を形成するように複数の電気素子を制御するコントローラを含む。
【００３３】
任意選択的に、複数の電気素子は、ニューロフィードバックヘッドセットがクレードルの表面上に配置されたときに、ニューロフィードバックヘッドセットの電極と接触することによって電気的通信が形成されるように設計された送信器である。
【００３４】
任意選択的に、複数の電気素子は、ニューロフィードバックヘッドセットがクレードルの表面に配置されたときに、電極と非接触によりニューロフィードバックヘッドセットの電極と無線で電気的通信を形成するように設計された電磁発電機である。
【００３５】
任意選択的に、コントローラは、ＥＥＧを模倣する信号を発生するように複数の電気素子を制御する。
【００３６】
任意選択的に、コントローラは、電気素子と電極との間の電気的接続性を表すインピーダンス信号を発生するように、複数の電気素子を制御する。
【００３７】
任意選択的に、システムはさらに、ニューロフィードバックヘッドセットと電気的に通信するコンピューティングユニットであって、プロセッサによる実行のためのコード命令を格納するプログラム記憶部と通信するプロセッサを含むユニットを備え、コード命令は、コントローラによって発生され、電気素子によって送信され、かつニューロフィードバックヘッドセットの電極によって感知される複数のテスト信号をニューロフィードバックヘッドセットから受信するコードと、複数のテスト信号を解析してニューロフィードバックヘッドセットの適切な機能性を検証するコードとを含む。
【００３８】
任意選択的に、解析は、複数のテスト信号を、適切な機能性の許容範囲を表す相関要件に従って期待される信号と相関させることによって実行される。任意選択的に、システムはさらに、適切な機能性の検証が不合格のときに、コンピューティングユニットと通信しているディスプレイ上に不適切な機能性を示すメッセージを提示するコードを含む。
【００３９】
別途定義されない限り、本明細書で使用されるすべての技術的用語および／または科学的用語は、本発明が属する技術分野の当業者によって一般に理解されるのと同じ意味を有する。本明細書に記載される方法および材料と類似または同等である方法および材料を本発明の実施または試験において使用することができるが、例示的な方法および／または材料が下記に記載される。矛盾する場合には、定義を含めて、本特許明細書が優先する。加えて、材料、方法および実施例は例示にすぎず、限定であることは意図されない。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
本明細書では本発明のいくつかの実施形態を単に例示し添付の図面を参照して説明する。特に詳細に図面を参照して、示されている詳細が例示として本発明の実施形態を例示考察することだけを目的としていることを強調するものである。この点について、図面について行う説明によって、本発明の実施形態を実施する方法は当業者には明らかになるであろう。
【００４１】
【図１】図１は、本発明の一部の実施形態に係る、ニューロフィードバック処置を患者に自動的に施すための方法のフローチャートである。
【００４２】
【図２】図２は、本発明の一部の実施形態に係る、ニューロフィードバック処置を患者に自動的に施すためのシステムの構成部品の線図である。
【００４３】
【図３】図３は、本発明の一部の実施形態に係る、ニューロフィードバックヘッドセットの機能を自動的に検証するための方法のフローチャートである。
【００４４】
【図４】図４は、本発明の一部の実施形態に係る、患者に対するニューロフィードバック処置を選択しかつ／または適応させるための方法のフローチャートである。
【００４５】
【図５】図５は、本発明の一部の実施形態に係る、プラセボニューロフィードバック処置を作製するための方法のフローチャートである。
【００４６】
【図６Ａ−６Ｂ】図６Ａは、本発明の一部の実施形態に係る、患者の頭部の所定の位置にニューロフィードバックヘッドセットを配置するための位置要素を示す略図である。図６Ｂは、本発明の一部の実施形態に係る位置要素の拡大図である。
【００４７】
【図７】図７は、本発明の一部の実施形態に係る、図２のシステムの専門家用実現例の略図である。
【００４８】
【図８】図８は、本発明の一部の実施形態に係る、図２のシステムの在宅用実現例の略図である。
【００４９】
【図９】図９は、本発明の一部の実施形態に係る、有効性パラメータの算出に基づいて効果的なニューロフィードバック処置を選択するための別の例示的方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００５０】
本発明は、その一部の実施形態では、ニューロフィードバックに関し、さらに詳しくは、ニューロフィードバック処置を施すためのシステムおよび方法に関するが、それらに限定されない。
【００５１】
本発明の一部の実施形態の態様は、複数の利用可能なニューロフィードバック処置からニューロフィードバック処置を選択し、かつ／または患者に適応する、システムおよび／または方法（例えばプロセッサによって実行されるコード命令によって実現される方法）に関する。患者の脳状態パラメータに関連する（例えば、任意選択的に医療診断に関連して、例えばアルツハイマー病の発症に続発する記憶および注意欠陥障害（ＡＤＤ）に続発する集中力に関連して、改善が示される病状に関連する）様々なニューロフィードバック処置が患者に施される。有効性パラメータは、施される各ニューロフィードバック処置に対して規定され、かつ測定される。
【００５２】
有効性パラメータが最も高いニューロフィードバック処置が、患者に施すために選択される。システムおよび／または方法は、同一または同様の脳状態パラメータを有する患者の治療に使用することのできる利用可能なニューロフィードバック処置のセットから、現在の患者に最も効果的なニューロフィードバック処置を選択する。各患者の脳は独特であるので、異なるニューロフィードバック処置は異なる患者に対し異なるレベルの有効性を有する。
【００５３】
有効性パラメータは、患者に施されるニューロフィードバック処置の有効性の尺度を表す。有効性パラメータは、施される実際のニューロフィードバック処置とは関係なく、かつ／または施される処置の報酬閾値とは関係なく、脳信号に基づいて１つ以上の値を算出することによって、患者の脳の活動の絶対測定を提供する。有効性パラメータは、任意選択的に、感知された脳信号に適用される関数の積分または和として、例えば脳の特定の部分（例えば後頭部）に位置する特定の電極によって測定された特定の脳信号タイプ（例えばアルファ波）および／または特定の周波数（例えば８〜１２ヘルツ）の信号強度の加重平均として算出することができる。
【００５４】
有効性パラメータは、適用されたニューロフィードバック処置に従って報酬閾値が満たされるか否かに関係なく、脳信号の感知された値を利用する。適用されているニューロフィードバック処置は、閾値が満たされる場合、患者に報酬が付与され、閾値が満たされない場合、患者に報酬は付与されないことが注目される。有効性パラメータは、報酬閾値が満たされていない場合には脳信号活動を計算に組み込むことによって、かつ報酬閾値が満たされている場合には脳信号活動を組み込むことによって、ニューロフィードバック処置中の脳信号の実際の活動を取り込む。
【００５５】
有効性パラメータは、例えば処置の報酬閾値を調整するために、かつ／または異なる脳信号に関係する異なる処置を選択するために使用することのできるデータを提供することによって、ニューロフィードバック処置の微調整を可能にする。
【００５６】
有効性パラメータは、適用されるニューロフィードバック処置の報酬閾値が満たされない場合に、脳信号活動がどのように見えるか、例えば脳信号活動が報酬閾値に近いか、それとも報酬閾値から遠く離れているかを示すデータを取り込む。前者の場合、報酬閾値をより低いレベルに調整することで、処置の有効性を改善することができる（例えば現在のニューロフィードバック処置の閾値は患者にとって難しすぎる）。後者の場合、異なるニューロフィードバック処置を選択することができる。有効性パラメータは、適用されたニューロフィードバック処置の報酬閾値が満たされている場合に、脳信号活動がどのように見えるか、例えば脳信号活動が報酬閾値をわずかに超えるか、それとも閾値を大幅に超えるかを示すデータを取り込む。後者の場合、報酬閾値を高くすることができる。（例えば現在のニューロフィードバック処置は患者にとって容易すぎる）。前者の場合は効果的なニューロフィードバック処置を表している。
【００５７】
有効性パラメータは、有効性が様々に異なるニューロフィードバック処置のセットから、効果的なニューロフィードバック処置、任意選択的に最も効果的なニューロフィードバック処置を選択するために使用される。効果的なニューロフィードバック処置は、（本書に記載するように）有効性パラメータに基づいて自動的に選択することができ、それは、例えば患者が在宅で使用することのできるスタンドアロン機器を用いて、医師または他のニューロフィードバック療法士による手動的介入無く実行することができる。
【００５８】
有効性パラメータは、感知された脳信号に基づいて算出され、例えば、報酬閾値が満たされるか否かだけをカウントする標準的ニューロフィードバック方法では一般的に破棄されるＥＥＧ測定値に基づいて算出される。拡張セットの（すなわち標準的ニューロフィードバック方法によって報酬をカウントするために使用されない）ＥＥＧデータを使用して、患者に対するニューロフィードバック処置の実際の効果を推定することができる。ニューロフィードバック処置の有効性のそのような評価は、報酬カウントに基づいて推定することができない。例えば、特定のニューロフィードバック処置が特定の電極におけるアルファ波の強化に有効であるか否かを決定するために、信号（例えば全ての受信信号、または信号のサブセット）の和、積分、および／または加重平均を使用して、有効性パラメータを算出することができる。
【００５９】
有効性パラメータを算出する本書に記載するシステムおよび／または方法は、患者に提供された報酬の数をカウントすることに基づく他のニューロフィードバック方法とは異なる動作をすることが注目される。発明者らは、例えば、望ましい活動が報酬を管理するために設定された閾値より低く出現した場合、患者の望ましい脳波活動の出現が報酬カウントに考慮されないことを発見した（例えば、ニューロフィードバック処置の有効性が隠蔽される）。さらに、報酬カウントは、閾値期間の間に出現する設計された脳波活動を考慮に入れない。たとえそのような処置が、報酬閾値のカウントに基づく既存の方法を使用して無効であるようにみえた場合でも、有効性パラメータを使用して、効果的なニューロフィードバック処置を識別することができる。ニューロフィードバック処置の隠蔽された有効性は有効性パラメータを使用して発見することができ、最も効果的なニューロフィードバック処置の選択が可能になる。
【００６０】
有効性パラメータは、各患者の脳に適応される最も効果的なニューロフィードバック処置の自動的な選択を可能にする。例えば、所与の病状（例えば注意欠陥多動性障害（ＡＤＨＤ））に対し、様々なニューロフィードバック処置タイプおよび／または閾値レベルが、様々な有効性レベルで効果的であるかもしれない。各患者の脳は、同じ処置および／または同じ処置の報酬閾値レベルに対して応答の仕方が異なるので、各ニューロフィードバック処置の有効性および／または報酬閾値の設定は、患者毎に異なってよい。１人の患者に対して効果のある同じニューロフィードバック処置は、同じ病状が診断された別の患者に対して無効であるかもしれない。本書に記載するシステムおよび／または方法を使用して、各患者の脳に適用された実際の各ニューロフィードバック処置に対して算出された有効性パラメータに基づいて、最良の（すなわち最も効果的な）ニューロフィードバック処置を各患者の脳に対し自動的に選択することができる。有効性パラメータは、各患者毎に独立して各ニューロフィードバック処置の有効性のレベルを識別し、それは、１人の患者には無効であるニューロフィードバック処置が、別の患者には効果的であることが明かになっているため、ニューロフィードバック療法士によって手動で選択されるという状況を回避するのに役立つ。
【００６１】
本書に記載するシステムおよび／または方法は、適用されるニューロフィードバック処置の有効性を自動的に測定する技術的問題に対し技術的解決策を提供する。本書に記載するシステムおよび／または方法は有効性パラメータを算出し、それは、１つの処置を別の処置と比較して最も効果的な処置を決定し、かつ／または１つの処置を絶対尺度と比較してニューロフィードバック処置が効果的であるか否かを決定し、かつ／またはニューロフィードバック処置の有効性の量を決定することを可能にする。
【００６２】
本書に記載するシステムおよび／または方法は、患者のための効果的なニューロフィードバック処置を自動的に選択し、かつ／またはニューロフィードバック処置の有効性を改善するためにニューロフィードバック処置のパラメータを調整する技術的問題に対する技術的解決策を提供する。決定された効果的なニューロフィードバック処置は、本書に記載するシステムおよび／または方法を用いて、患者に自動的に施されるように設計される。
【００６３】
本書に記載するシステムおよび／または方法は、例えば、異なるニューロフィードバック処置計画を選択し、異なる処置パラメータを選択し、任意選択的に異なる処置パラメータを持つ異なるニューロフィードバック処置計画を施し、施された各ニューロフィードバック処置の有効性パラメータを算出し、かつ最も効果的なニューロフィードバック処置を決定することによって、数学演算（例えば各ニューロフィードバック処置の有効性パラメータの算出）を、コード命令を実行するプロセッサの能力に結びつける。
【００６４】
本書に記載するシステムおよび／または方法は、各患者に施すニューロフィードバック処置の選択を改善することによって、ニューロフィードバック処置を適用するシステム（例えば、脳信号を測定するニューロフィードバックヘッドセット、ならびに／または測定された脳信号に応答し、患者に提示される映像および／もしくは音声を調整するコンピューティングユニット）の性能を改善する。
【００６５】
したがって、本書に記載するシステムおよび／または方法は、必然的にコンピュータ技術を根底において、ニューロフィードバック療法の自動的施術の技術分野で生じる実際の技術的問題を克服するものである。
【００６６】
本発明の一部の実施形態の態様は、例えば現実のニューロフィードバック処置を評価する臨床試験の一環として、ニューロフィードバック処置のプラセボを施すシステムおよび／または方法（例えばプロセッサによって実行されるコード命令によって実現される方法）に関する。プラセボは、患者の実際の脳信号、例えば脳波（ＥＥＧ）に反応することなく、現実のニューロフィードバック処置をシミュレートする。センサの出力におけるアーチファクト、例えば現実のニューロフィードバック処置中にＥＥＧ信号で検知されるアーチファクトが検知される。そのようなアーチファクトは患者の脳信号とは無関係であり、患者の動き、例えば目のまばたき、咀嚼運動、電極への接触、および頭部の動きによって生じる。検知されたアーチファクトに応答して出力が提示される。出力は、そのようなアーチファクトが現実のニューロフィードバックシステムで検知されたときに提供される応答をシミュレートする。このようにして、患者が原因で生じるアーチファクトに応答することによって、プラセボ療法を受けている患者は、彼らがプラセボを受けているか、それとも現実のニューロフィードバック処置を受けているかを見破ることができない（または見破るのに時間がかかる）。
【００６７】
本書に記載するシステムおよび／または方法は、ニューロフィードバック処置のプラセボ処置をシミュレートする技術的問題に対する技術的解決策を提供する。プラセボ処置は、患者が簡単な動作を用いて、例えば電極を軽く叩き、応答が検知されるか否かを決定することによって、検知することが難しいように設計される。
【００６８】
本書に記載するシステムおよび／または方法は、例えば、目、顎、または四肢の動きなどの患者の動作に基づいて現実のニューロフィードバック処置で提示される出力をシミュレートする出力をプラセボニューロフィードバック処置で形成することによって、数学演算（例えば電極によって検知された患者の動作に対する応答のシミュレーション）を、コード命令を実行するプロセッサの能力に結びつける。
【００６９】
本書に記載するシステムおよび／または方法は、患者が見破りにくいプラセボニューロフィードバック処置を提供することによって、施されたニューロフィードバック処置を試験するシステム（例えば、脳信号を測定するニューロフィードバックヘッドセット、ならびに／または測定された脳信号に応答し、患者に提示される映像および／もしくは音声を調整するコンピューティングユニット）の性能を改善する。プラセボニューロフィードバック処置は、ニューロフィードバック処置の単盲検試験および／または二重盲検試験を可能にすることによって、臨床試験を改善する。
【００７０】
したがって、本書に記載するシステムおよび／または方法は、必然的にコンピュータ技術を根底において、ニューロフィードバック療法を試験する技術分野で生じる実際の技術的問題を克服するものである。
【００７１】
本発明の一部の実施形態の態様は、患者の頭部の所定の位置にニューロフィードバックヘッドセットを配置するための要素に関する。要素は、ニューロフィードバックヘッドセットに結合する１つの端部と、前頭骨の皮膚表面に沿って眉間まで下方に延びる細長い部分とを有する。眉間で要素は、各々が下方にかつ側方に反対方向に延びる１対のアームに分かれる。アームは、各眉より下方で（かつ各目より上方で）、かつ／または鼻骨のそれぞれの側部で患者と接触するように形作られる。要素は、患者がニューロフィードバックヘッドセットを同一の（または同様の）所定の位置に繰返し配置するのに役立つ。ニューロフィードバックヘッドセット内に位置する電極は、患者の頭部の同一の（または同様の）位置で脳信号（例えばＥＥＧ）を感知する。
【００７２】
位置要素は、患者が心地良く感じると共に、皮膚との接触によって認識できるように形作られるので、患者は、各処置セッション毎に、位置要素を同様の位置に簡単に配置する。位置要素は、顔面の正しい解剖学的位置に配置されたとき、（すなわち眉の下の皮膚に接触するアームに分かれる細長い部分によって）変位が限定されるように設計されるので、規定された位置から離れるニューロフィードバックヘッドセットの移動は、患者によって容易に決定される。患者は、ニューロフィードバックヘッドセットが所定の位置から離れると、患者の顔面の皮膚上を位置要素が移動することによって、患者はそれを感じる。位置要素は、必ずしもニューロフィードバックヘッドセットを所定の位置に固定するように設計されておらず、むしろニューロフィードバックヘッドセットが正しい所定の位置に着いているときに患者がそれを判断するのに役立つように設計されている。
【００７３】
本書に記載するシステムおよび／または方法は、患者の頭部の同一または同様の位置にニューロフィードバックヘッドセットを繰返し配置する技術的問題に対する技術的解決策を提供する。配置は、ニューロフィードバックヘッドセット内に位置する電極が患者の頭部の正しい位置に配置されることを確実にするのに役立つ。配置は、頭部の同一または同様の位置で測定される脳信号に基づいて連続セッションで二ユーロフィードバック処置を施すことを可能にする。
【００７４】
本書に記載するシステムおよび／または方法は、例えば患者の頭部に電極を繰返し配置することを可能にすることによって、数学演算（例えばＥＥＧなどの脳信号を測定し、それに応答して画像または音声の提示を適応させること）を、コード命令を実行するプロセッサの能力に結びつけ、各セッションで電極が同様の脳信号を測定するという前提に基づいて、複数のニューロフィードバックセッションを自動的に正しく施すことができる。繰り返される配置は、電極および／またはシステムの較正を低減または防止する。
【００７５】
本書に記載するシステムおよび／または方法は、必ずしも較正を必要とせず、かつ／または電極の正しい位置を決定することなく、ニューロフィードバックのセッションを異なる処置セッションで施すことを可能にすることによって、ニューロフィードバック処置を適用するシステム（例えば、脳信号を測定するニューロフィードバックヘッドセット、ならびに／または測定された信号に応答し、患者に提示される映像および／もしくは音声を調整するコンピューティングユニット）の性能を改善する。
【００７６】
したがって、本書に記載するシステムおよび／または方法は、必然的に機械的設計技術を根底において、機械的ヘッドセット設計の技術分野で生じる実際の技術的問題を克服するものである。
【００７７】
本発明の一部の実施形態の態様は、ニューロフィードバックヘッドセットを試験するためのシステムおよび／または方法に関する。システムは、ニューロフィードバックヘッドセットの内面を受け入れるように形作られた表面を有するクレードルを含み、例えばクレードルは患者の頭部に基づいて形作られる。クレードルは、ニューロフィードバックヘッドセットの電極によって感知されるテスト信号を（関連するコントローラの命令に基づいて）形成する電気素子（例えば送信器）を含む。受信されたテスト信号は、（例えばニューロフィードバックヘッドセットと通信しているコンピューティングユニットによって）解析され、ニューロフィードバックヘッドセットが正しく機能しているか否かが決定される。誤りが検出されると、誤りを示すメッセージが出力され、例えばディスプレイに提示される。このようにして、ニューロフィードバックヘッドセットは、各ニューロフィードバック処置セッションの前および／または後に試験することができる。
【００７８】
本書に記載するシステムおよび／または方法は、複数のセッションを用いて患者にニューロフィードバックを施すために使用されるニューロフィードバックヘッドセットの機能性を自動的に検証する技術的問題に対する技術的解決策を提供する。ニューロフィードバックヘッドセットの機能性は、各セッションの前および／または後に試験することができ、脳信号を正しく測定するニューロフィードバックヘッドセットの能力を検証するのに役立つ。
【００７９】
本書に記載するシステムおよび／または方法は、例えば、感知された信号を解析してニューロフィードバックヘッドセットの機能性を検証することによって、数学演算（例えばクレードルによって発生された感知信号を解析すること）をコード命令を実行するプロセッサの能力に結びつける。
【００８０】
本書に記載するシステムおよび／または方法は、ニューロフィードバック処置の自動的施術の一環として、脳信号（例えばＥＥＧ）を測定するニューロフィードバックヘッドセットの機能性を試験するために使用されるクレードルを提供することによって、ニューロフィードバック処置を適用するシステム（例えば、脳信号を測定するニューロフィードバックヘッドセット、ならびに／または測定された脳信号に応答し、患者に提示される映像および／もしくは音声を調整するコンピューティングユニット）の性能を改善する。ニューロフィードバックヘッドセットの誤りは、各処置の前および／または後に迅速かつ／または容易に検知（かつ修正）することができる。
【００８１】
したがって、本書に記載するシステムおよび／または方法は、必然的にコンピュータ技術を根底において、ニューロフィードバック療法の技術分野で生じる実際の技術的問題を克服するものである。
【００８２】
本発明の少なくとも１つの実施形態を詳しく説明する前に、本発明は、その適用において、下記の説明に示されるか、および／または図面および／または実施例において例示される構成要素および／または方法の組み立ておよび構成の細部に必ずしも限定されないことを理解しなければならない。本発明は他の実施形態が可能であり、または様々な方法で実施または実行されることが可能である。
【００８３】
本発明は、システム、方法、および／またはコンピュータプログラム製品とすることができる。コンピュータプログラム製品は、プロセッサが本発明の態様を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読記憶媒体（単数または複数）を含むことができる。
【００８４】
コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行装置によって使用される命令を保持かつ格納することのできる、有形の装置とすることができる。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば電子記憶装置、磁気記憶装置、光学記憶装置、電磁気記憶装置、半導体記憶装置、または上記の任意の適切な組合せとすることができるが、それらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例の非網羅的リストは、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハードディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ）、ポータブル・コンパクト・ディスク読出し専用メモリ（ＣＤ‐ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、メモリスティック、フロッピーディスク、および上記の任意の適切な組合せを含む。本書で使用する場合、コンピュータ可読記憶媒体は、電波もしくは他の自由に伝播する電磁波、導波管もしくは他の伝送媒体中を伝播する電磁波（例えば光ファイバケーブルを通過する光パルス）、または電線を通して伝送される電気信号のような、一時的な信号自体であるとは解釈すべきでない。
【００８５】
本書に記載するコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読記憶媒体からそれぞれのコンピューティング／処理装置に、またはネットワーク、例えばインターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、および／もしくは無線ネットワークを介して、外部コンピュータもしくは外部記憶装置にダウンロードすることができる。ネットワークは銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、無線伝送、ルータ、ファイヤウォール、スイッチ、ゲートウェイコンピュータ、および／またはエッジサーバを含むことができる。各コンピューティング／処理装置におけるネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワークインタフェースはコンピュータ可読プログラム命令をネットワークから受信し、コンピュータ可読プログラム命令をそれぞれのコンピューティング／処理装置内のコンピュータ可読記憶媒体に格納するために転送する。
【００８６】
本発明の動作を実行するためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、機械命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定命令、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋などのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語もしくは同様のプログラミング言語のような従来の手続き型プログラミング言語を含む、１つ以上のプログラミング言語の任意の組合せで書かれたソースコードまたはオブジェクトコードのいずれかとすることができる。
【００８７】
コンピュータ可読プログラム命令は、スタンドアロン型ソフトウェアパッケージとして、完全にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上でかつ部分的にリモートコンピュータ上で、または完全にリモートコンピュータもしくはサーバ上で、実行することができる。後者のシナリオでは、リモートコンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含め、任意のタイプのネットワークを介して、ユーザのコンピュータに接続することができ、あるいは（例えばインターネット・サービス・プロバイダを利用してインターネットを介して）外部コンピュータに接続を行うことができる。一部の実施形態では、本発明の態様を実行するために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して電子回路構成を個人化することによって、例えばプログラマブル論理回路構成、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、またはプログラマブル論理アレイ（ＰＬＡ）を含む電子回路構成は、コンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。
【００８８】
本発明の態様について、本発明の実施形態に係る方法、装置（システム）、およびコンピュータプログラム製品のフローチャート図および／またはブロック図に関連して説明する。フローチャート図および／またはブロック図の各ブロック、ならびにフローチャート図および／またはブロック図におけるブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実現することができることは理解されるであろう。
【００８９】
コンピュータまたは他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサを介して実行される命令が、フローチャートおよび／またはブロック図の単数または複数のブロックに指定された機能／行動を実現するための手段を形成するように、これらのコンピュータ可読プログラム命令は、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラマブルデータ処理装置のプロセッサに提供されて、機械を製造することができる。これらのコンピュータ可読プログラム命令はまた、命令をその中に格納したコンピュータ可読記憶媒体が、フローチャートおよび／またはブロック図の単数または複数のブロックに指定された機能／行動の態様を実現する命令を含む製造品を含むように、コンピュータ、プログラマブルデータ処理装置、および／または他の装置に特定の仕方で機能するように指示することのできるコンピュータ可読記憶媒体に格納することもできる。
【００９０】
コンピュータ可読プログラム命令はまた、コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他の装置で実行される命令が、フローチャートおよび／またはブロック図の単数または複数のブロックに指定された機能／行動を実現するように、コンピュータ、他のプログラマブルデータ処理装置、または他の装置にロードされ、一連の動作ステップをコンピュータ、他のプログラマブル装置、または他の装置上で実行させて、コンピュータ実現プロセスを生じさせることもできる。
【００９１】
図面におけるフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態に係るシステム、方法、およびコンピュータプログラム製品の可能な実現のアーキテクチャ、機能、および動作を示す。これに関連して、フローチャートまたはブロック図の各ブロックは、指定された論理機能を実現するための１つ以上の実行可能な命令を含む命令のモジュール、セグメント、または部分を表すことができる。一部の代替的実現では、ブロックに記された機能は、図に記された順序から外れて発生することがある。例えば、連続して示された２つのブロックは、実際には略同時に実行されてもよく、あるいはブロックは、関係する機能に応じて、時に逆順に実行されてもよい。ブロック図および／またはフローチャート図の各ブロック、およびブロック図および／またはフローチャート図のブロックの組合せは、指定された機能または行動を実行しあるいは専用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組合せを実行する専用ハードウェアベースのシステムによって実現することができることも注目される。
【００９２】
次に図１を参照すると、それは、本発明の一部の実施形態に係る、（任意選択的に複数のセッションで）ニューロフィードバック処置を患者に自動的に施すための方法のフローチャートである。方法は、ニューロフィードバックヘッドセットの機能性を検証するステップ、所定の位置に基づいて患者の頭部にニューロフィードバックヘッドセットを配置するステップ、患者に施すためのニューロフィードバック処置を動的に選択しかつ／または調整するステップ、ならびにプラセボニューロフィードバック処置を施すステップのうちの１つ以上を含む。また図２をも参照すると、それは、本発明の一部の実施形態に係る、ニューロフィードバック処置を患者に自動的に施すシステム２００の構成部品の線図である。図１の方法の行動は、システム２００の構成部品によって実現することができる。例えば、ニューロフィードバックヘッドセット２０２の機能性は、クレードル２０４を用いて検証することができる。ニューロフィードバックヘッドセット２０２は、位置要素２０６を用いて配置することができる。ニューロフィードバック処置は、コンピューティングユニット２０８によって選択しかつ／または適応させることができる。プラセボ処置はコンピューティングユニット２０８によって施される。
【００９３】
ニューロフィードバックヘッドセット２０２は、脳信号を感知するセンサ２１０、任意選択的にＥＥＧ信号を感知する電極を含む。任意選択的に、電極は乾電極である。ニューロフィードバックヘッドセット２０２は、音声システム（例えばスピーカのような音声ヘッドセット）、信号（例えば電波）増幅器、およびアナログデジタル変換器のうちの１つ以上を含む脳信号処理システムを含むことができる。
【００９４】
異なる病状を処置するために、例えば電極の数、位置、および／もしくはタイプ、ならびに／またはプログラム記憶部２３６に格納されたコード命令によって異なる、様々なニューロフィードバックヘッドセット２０２を設計することができる。例えば、記憶力を改善するために５つの電極を使用することができる。ニューロフィードバックヘッドセット２０２は様々な頭部用に様々なサイズを入手可能にすることができ、かつ／または様々な頭部サイズに合わせて調整可能にすることができる。ニューロフィードバックヘッドセット２０２は軽量の材料（例えばプラスチック、発泡体、アルミニウム）から作ることができ、かつ／または通気および軽量化のために複数のオリフィスを含むことができる。ニューロフィードバックヘッドセット２０２はフェイスストラップを含んでも含まなくてもよい。
【００９５】
クレードル２０４は、本書に記載するように、テストプロセス中にニューロフィードバックヘッドセット２０２のセンサ２０４による受信のためのテスト信号を発生させるように電気素子２１２を制御する、コントローラ２１４（例えば、プログラム記憶部に格納されたコードを実行するプロセッサ、および／またはＦＰＧＡのような回路構成）を含む。
【００９６】
クレードル２０４は、コンピューティングユニット２０８と通信するためのクレードル通信インタフェース２１６を含むことができる。コンピューティングユニット２０８は、それぞれのクレードル通信インタフェース２１６およびヘッドセット通信インタフェース２２０を介して、クレードル２０４および／またはニューロフィードバックヘッドセット２０２と通信するためのコンピューティングユニット通信インタフェース２１８を含む。例示的インタフェース２１６、２１８、および／または２２０は、例えば有線および／または無線通信インタフェース、例えば近距離無線インタフェース、ネットワークインタフェース、セルラインタフェース、ケーブルインタフェース（例えばユニバーサル・シリアル・バス（ＵＳＢ））、および／または仮想インタフェースを含む。
【００９７】
クレードル２０４、コンピューティングユニット２０８、および／またはニューロフィードバックヘッドセット２０２は、（任意選択的に再充電可能な）電池、（世界中の様々なコンセントに差し込むためのコネクタを含んでよいケーブルおよびプラグを介して）壁コンセント、ＵＳＢケーブル、マイクロＵＳＢコネクタ、または他の方法によって電力を供給され、かつ／または充電することができる。
【００９８】
電池は、例えば最大１０時間まで電力を供給することができる。ニューロフィードバックヘッドセット２０２は、クレードル２０４上に配置されているとき、クレードル２０４を介して充電することができる。
【００９９】
ニューロフィードバックヘッドセット２０２および／またはコンピューティングユニット２０８は、患者（または他のユーザ）がデータを入力することを可能にし、かつ／または患者（または他のユーザ）に出力データを提供するそれぞれのユーザインタフェース２２２および２２４、例えば、キーボード、タッチパッド、タッチスクリーン、ボタン、ダイヤル、およびタッチスクリーンのようなタッチ面、ならびに／またはマイクロホン（オプショナル音声認識ソフトウェア付き）、および／もしくはスピーカのうちの１つ以上を含むか、あるいはそれらと通信することができる。
【０１００】
コンピューティングユニット２０８は、コンピューティングユニット２０８をネットワーク２２８、例えば無線ネットワーク、セルラネットワーク、インターネット、およびローカル・エリア・ネットワークに接続するネットワークインタフェース２２６（例えば有線および／または無線接続性）を含むか、あるいはそれらと通信することができる。コンピューティングユニット２０８は、ネットワーク２２８を介して１つ以上のリモートサーバ２３０と通信し、例えば、本書に記載するように、効果的なニューロフィードバック処置を選択するプロセスで使用することのできる更新されたニューロフィードバック処置および／または新しいニューロフィードバック処置をダウンロードすることができる。サーバ２３０は、コンピューティングユニット２０８、ニューロフィードバックヘッドセット２０２、および／またはクレードル２０４の集中アップグレードおよび／または保守を実行することができる。コンピューティングユニット２０８は、（例えば他のアプリケーションを有効にすることなく）サーバ２３０から生じたものであることが検証された命令に従ってアプリケーションを実行するようにプログラムすることができる。
【０１０１】
コンピューティングユニット２０８は、モバイル装置、例えばスマートホン、タブレットコンピュータ、ラップトップ、およびウェアラブル装置（例えばｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ｌａｓｓｅｓ、ウォッチコンピュータ）として実現することができる。コンピューティングユニット２０８は、（例えば、インタフェース２２０または別のインタフェースを介するニューロフィードバックヘッドセット２０２との間の適切な通信接続を通して）リモートサーバ、デスクトップコンピュータ、専用装置、ウェブサーバ、または他のコンピューティングユニットとして実現することができる。
【０１０２】
コンピューティングユニット２０８は、患者の記録を管理する（例えば、新しい患者の記録を形成し、患者データを格納し、かつ患者データを管理する）コード命令を含み（プログラム記憶部２３８に格納され、処理ユニット２３４によって実行される）、かつ／または（例えば、様々な患者からのデータに基づいて調査を実行することを可能にする、患者データをバックアップするために）リモートサーバ２３０と通信することができる。
【０１０３】
ニューロフィードバックヘッドセット２０２の処理ユニット２３２および／またはコンピューティングユニット２０８の処理ユニット２３４（および／または、コントローラ２１４が処理ユニットを含むように実現された場合、クレードル２０４の処理ユニット）は、例えば中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィクス処理ユニット（ＧＰＵ）、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、および特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）として実現することができる。処理ユニット２３２および／または２３４は、クラスタとしてかつ／または１つ以上のマルチコア処理ユニットとして並列処理用に構成することのできる、１つ以上のプロセッサ（同種または異種）を含むことができる。
【０１０４】
ニューロフィードバックヘッドセット２０２のプログラム記憶部２３６および／またはコンピューティングユニット２０８のプログラム記憶部２３８（および／または、コントローラ２１４がプログラム記憶部に格納されたコードを実行するように実現されている場合、クレードル２０４のプログラム記憶部）は、それぞれの処理ユニット２３２または２３８、例えばランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、および／または記憶装置、例えば不揮発性メモリ、磁気媒体、半導体メモリデバイス、ハードドライブ、着脱可能な記憶装置、および光学媒体（例えばＤＶＤ、ＣＤ‐ＲＯＭ）によって実現可能なコードを格納する。
【０１０５】
ニューロフィードバックヘッドセット２０２のデータリポジトリ２４０および／またはコンピューティングユニット２０８のデータリポジトリ２４２および／またはクレードル２０４のデータリポジトリ２４４は、例えばハードドライブ、着脱可能な記憶装置、内蔵記憶装置、リモートサーバ、および／または他の記憶装置として実現することができる。それぞれのデータリポジトリは、例えば、ニューロフィードバックヘッドセット２０２を試験するために電気素子２１２を介して送信される活動パターン（例えばクレードル２０４のデータリポジトリ２４４に格納される）、および選択のためのニューロフィードバック処置のデータセット（例えばコンピューティングユニット２０８のデータリポジトリ２４２に格納される）を格納することができる。
【０１０６】
本書に記載する（例えばメモリに格納されたコード命令を実行するプロセッサによって実現される）システムおよび／または方法は、セッションの監督のために必ずしも医師または療法士を必要とすることなく、患者が自己処置のために使用することができる。患者は、臨床環境とは対照的に在宅で、ニューロフィードバック療法を自己施術することができる。代替的に、または追加的に、本書に記載するシステムおよび／または方法は、専門的環境（例えば老人ホーム、総合病院、コミュニティセンター、民間診療所）で、例えば患者が在宅でシステムを使用することを可能にする初期システム設定で患者を助け、かつ在宅でのシステムの使用方法について患者に初期訓練を提供するように、最小限の訓練を受けた技術者（または素人）によってセットアップおよび／または初期化することができる。患者は次いで在宅での処置を続け、例えば効果的なニューロフィードバック処置を自己施術することができる。
【０１０７】
任意選択的に、システム２００は、訓練された技術者による管理のため、専門的環境（例えば診療所、老人ホーム、コミュニティセンター）で使用するように設計される。例えば、コンピューティングユニットのプログラム記憶部２３８および／またはニューロフィードバックヘッドセットのプログラム記憶部２３６に格納されたコードは、（例えば図４に関連して記載するように）効果的なニューロフィードバック療法を決定するコードを含むことができる。専門的環境は、専門家が例えばユーザインタフェース２２４に提示される適切なＧＵＩを用いてシステムの初期化を監督しながら、患者が処置に慣れるのを助けることができる。決定された効果的なニューロフィードバック処置は、在宅でまたは専門的環境で施すことができる。システム２００の別の実現は、例えば図１に関連して記載した行動の１つ以上を実行するコード命令を含むことによって、必ずしも専門家の介入を必要とすることなく、患者が在宅で使用するように設計することができる。専門家バージョンおよび在宅バージョンは異なる設計（例えば電極の位置、電極の数）、または同様の設計とすることができる。専門家バージョンおよび在宅バージョンは、コンピューティングユニットおよび／またはヘッドセットのそれぞれのプログラム記憶部に格納されるコード命令が異なることができ、あるいは同様のコードを格納することができる。代替的に、在宅用および専門家用の実現は同一または同様であり、在宅用および／または専門家用として使用することが可能である。
【０１０８】
一例では、患者がシステム２００をセットアップするために技術者の助けを得る場合、選択されたパラメータ（例えば決定された効果的なニューロフィードバック処置および／もしくは処置計画）ならびに／または他の患者データを格納し、着脱可能なメモリデバイス（例えばＵＳＢスティック）を使用して、例えば無線接続を介して、技術者のコンピューティングユニットから患者のコンピューティングユニットおよび／またはニューロフィードバックヘッドセットに転送し、かつ／またはネットワーク２２８を介してダウンロードすることができる。着脱可能なメモリデバイスはユーザの識別のために使用することができ、例えばユーザがＵＳＢスティックをニューロフィードバックヘッドセット２０２および／またはコンピューティングユニット２０８に差し込むと、ニューロフィードバック処置は自動的に初期化されかつセットアップされる。
【０１０９】
着脱可能なメモリスティックは、例えばインターネット接続が容易にできず／利用可能でなく、自分のパスワードを思い出すことが難しく、かつ／またはログインを実行する煩わしさを避けたいが、それでもなお完全に自動的な療法オプションを享受したい患者が使用することができる。
【０１１０】
代替的に、ユーザデータは、処置前に（例えばユーザがコンピューティングユニット２０８のユーザインタフェース２２４に提示されるＧＵＩを使用してログインしたときに）認証することができ、かつ／または処置に関連するデータは、ネットワーク２２８を介して（例えば初期化プロセスを実行した診療所によって運用される）サーバ２３０からダウンロードすることができる。
【０１１１】
次に図７を参照すると、それは、本発明の一部の実施形態に係る、図２のシステム２００の専門家用実現７００の実施例の略図である。専門家用システムの実現７００は、例えば異なる患者を同時に処置するための１つまたは幾つかのニューロフィードバックヘッドセット７０２、ならびに／または異なる処置用に設計された（例えば電極の配置および／もしくは電極の設計によって異なる）各ヘッドセットを含むことができる。ヘッドセット７０２は、（本書に記載するように）それぞれのクレードル７０４上に載置することができる。各患者は患者用コンピューティングユニット７０８Ａを受け取ることができ、それは、本書に記載するように、測定された脳信号に基づいて適応された映像および／または音声を提示し、（かつ／またはプラセボを提供する）ことができる。オペレータ用コンピューティングユニット７０８Ｂは、例えば処置の施術を監督するために、処置を施す技術者または他の専門家によって使用することができる。
【０１１２】
ここで図８を参照すると、それは、本発明の一部の実施形態に係る、図２のシステム２００の在宅用実現８００の実施例の略図である。ニューロフィードバックヘッドセット８０２は、（本書に記載するように）クレードル８０４上に配置され、任意選択的に位置要素８０６によって正しい位置に導かれる。クレードル８０４は、コンピューティングユニット２０８と通信するためのＵＳＢコネクタ８１６、および／またはクレードル８０４に電気を提供し、かつ／またはニューロフィードバックヘッドセット８０２の電池を充填するための電源プラグ８５０を含むことができる。
【０１１３】
コンピューティングユニット２０８のプログラム記憶部２３８および／またはニューロフィードバックヘッドセット２０２のプログラム記憶部２３６は、ニューロフィードバック処置、例えば定義された効果的なニューロフィードバック療法（例えば本書に記載するように選択されたもの）を提供するためのニューロフィードバックパラメータ、ニューロフィードバック処置の一環として提示される好適な映像および／もしくは画像、ならびに／またはニューロフィードバック処置の一環として生じる好適な音声、処置のための好適な映像および／もしくは音声のコンテンツ、処置スケジュールに基づいて発生するリマインダ（例えば、ユーザのスマートホンへのメッセージの送信、処置セッションの時間を示すビープ音もしくは光の点滅）、ならびに構成パラメータ（例えばＵＳＢスティックのような外部記憶ユニットから患者データを得る）を定義するコード命令を格納することができる。
【０１１４】
システム２００は、格納されたパラメータに基づいて自動モードで、かつ／または手動モードで動作することができ、手動モードの場合、ユーザがログインし、（例えばディスプレイ・ユーザ・インタフェース２２４に提示されるＧＵＩを用いて）パラメータを手動で定義する。例えば、自動モードで動作するには、ユーザは外部記憶装置をコンピューティングユニット２０８のスロットに差し込み、必ずしも人間の介在を必要とすることなく、（例えば図１の方法の行動の１つ以上に基づいて）動作をトリガすることができる。
【０１１５】
任意選択的に、コンピューティングユニット２０８のプログラム記憶部２３８に格納されたニューロフィードバックコード（例えば本書に記載する１つ以上の機能）は、タブレット、スマートホン、ラップトップ、モバイル装置、または他のコンピューティングユニット２０８にインストールし、例えばサーバ２３０からネットワーク２２８を介してダウンロードし、かつ／または記憶装置（例えばＣＤ、外部記憶ユニット）からインストールすることのできるアプリケーションとして実現される。ニューロフィードバックコードは、患者の統計（例えば患者の人口統計、治療の成功）をローカルに（例えばデータリポジトリ２４２）に格納し、かつ／または患者の統計をサーバ２３０に送信することができる。ニューロフィードバックコードは、標準的な市販のオペレーティングシステム内で実行するように設計することができる。マルチ言語支援はＧＵＩを用いて提供することができる。
【０１１６】
ニューロフィードバックコードは、ニューロフィードバック処置の一環として適応のための短い映画にアクセスすることができる（例えば２０〜３０分の長さであり、それはニューロフィードバックセッションの長さに匹敵する）。映画はリモートサーバに常駐し、かつ／またはローカルにデータリポジトリ２４２に常駐することができる。映画は、（ユーザパラメータとして格納することができる）ユーザの好みのテーマ、例えば自然、ＴＶの連続番組、およびコメディに基づいて、選択することができる。
【０１１７】
ニューロフィードバックコードは、患者の脳によって発生する脳信号に基づいて応答する、ニューロフィードバックセッション用の簡単なゲームにアクセスする。例えばユーザが集中すると、大型トラックが道路上を移動し始める。ユーザが集中していないとき、トラックは停止する。ゲームはローカルに、かつ／またはリモートサーバに格納することができる。
【０１１８】
図１に戻って、１０２で、ニューロフィードバックヘッドセット２０２の機能は、クレードル２０４によって発生した信号に基づいて、コンピューティングユニット２０８によって自動的に検証される。ニューロフィードバックヘッドセット２０２の機能性は各ニューロフィードバックセッションの前に、または選択されたセッションの前に、例えば５回もしくは１０回のセッション毎に、または新しく選択された処置毎に試験することができる。ニューロフィードバックヘッドセット２０２の誤りはセッションの前に自動的に検知することができ、ニューロフィードバックセッションが機能的なニューロフィードバックヘッドセット２０２を用いて正しく提供されることを確実にするのに役立つ。
【０１１９】
次に図３を参照すると、それは、本発明の一部の実施形態に係るニューロフィードバックヘッドセットの機能を自動的に検証する方法のフローチャートである。図２のシステム２００をも参照すると、それはニューロフィードバックヘッドセット２０２の自動的試験を実現することができる。自動テキストプロセスは、例えばセンサ２１０および／もしくはニューロフィードバックヘッドセット２０２の較正、センサ２１０の基本的機能、ニューロフィードバックヘッドセット２０２の処理ユニット２３２による受信信号の正しい処理、ならびに／または他の機能を検証することができる。方法は、機器が適切に働いていることを検証するために訓練された技術者または療法士を必要とすることなく、ユーザがニューロフィードバック処置を自ら施すことを可能にする。
【０１２０】
３０２で、ニューロフィードバックヘッドセット２０２は、クレードル２０４上に配置される（またはすでに位置している）。クレードル２０４は、ニューロフィードバックヘッドセット２０２の内面を受け入れる（すなわち、患者がニューロフィードバックヘッドセット２０２を装着したときに、患者の頭部と接触する）ように形作られた表面を含む。表面は、患者の頭部のサイズおよび形状に従って形作られる。表面は、少なくとも頭頂部（すなわち、頭頂部で髪の毛が生えている部分を含め、目および耳の外周より上）と同様の形状を有する。表面は特別注文するか、あるいは患者の頭部のサイズおよび／または形状に従って複数の入手可能なクレードル設計から選択することができる。
【０１２１】
電気素子２１２は、ニューロフィードバックヘッドセット２０２のセンサ２１０の位置に対応するように、クレードル２０４の表面に沿って（例えば表面の下に、表面内に埋め込んで、または表面の上に結合して）配設される。ニューロフィードバックヘッドセット２０２がクレードル２０４の表面に配置されると、ニューロフィードバックヘッドセット２０２のセンサ２１０（例えばＥＥＧ電極）は、クレードル２０４の表面のそれぞれの電気素子２１２と電気的に通信する。
【０１２２】
任意選択的に、電気素子２１２は、ニューロフィードバックヘッドセット２０２がクレードル２０４の表面に正しく配置されたときに、ニューロフィードバックヘッドセット２０２のセンサ２１０（例えばＥＥＧ電極）と物理的に接触することによって、電気的通信を形成するように設計された送信器（および／またはトランシーバ）である。電気信号は物理的接触を介して伝達される。
【０１２３】
代替的に、または追加的に、電気素子２１２は、ニューロフィードバックヘッドセット２０２がクレードル２０４の表面に配置されたときに、必ずしもセンサ２１０と物理的に接触する必要なく、ニューロフィードバックヘッドセット２０２のセンサ２１０（例えば電極）と無線電気通信を形成するように設計された電磁発電機である。電気信号は無線で伝達される。無線信号通信に基づく試験は、必ずしもクレードル２０４上のニューロフィードバックヘッドセット２０２の正確な配置を必要としない。
【０１２４】
ニューロフィードバックヘッドセット２０２は、例えばクレードル２０４が、目および鼻などの患者の顔の特徴と同様の特徴を含み、患者の頭部と同様に形作られたときに、ニューロフィードバックヘッドセット２０２をクレードル２０４上に正しく配置するのを助けるように形作られた位置要素２０６を含むことができる。位置要素２０６については本書でさらに詳述する。
【０１２５】
ニューロフィードバックヘッドセット２０２がクレードル２０４上に正しく配置されると、試験プロセスは自動的にトリガすることができる。
【０１２６】
３０４で、クレードル２０４の電気素子２１２は起動し、ニューロフィードバックヘッドセット２０２のセンサ２１０によって感知される信号を発生する。信号の発生は、データリポジトリ２４４に格納することのできる所定のパターンに従って、コントローラ２１４によって制御することができる。例えば所定のパターンは、電気素子２１２を起動させて、患者の脳によって発生するＥＥＧ信号と同様とすることのできるＥＥＧ信号をシミュレートすることを含むことができる。別の実施例では、コントローラ２１４は電気素子２１２を起動してインピーダンス信号を発生させ、センサ２１０の、かつ／またはニューロフィードバックヘッドセット２０２内の、導電性および／または基本的機能性を検証する。
【０１２７】
コントローラ２１４は、電気素子２１２を一度に１つずつ、一度に数個ずつ、または一度に全部起動することができる。起動のパターンは、試験される機能に応じて決定することができる。例えば、ＥＥＧ信号をシミュレートする場合、全ての電気素子２１２を起動させることができる。別の実施例では、例えば較正の確認を実行する場合、他の電気素子２１２との干渉を回避するために、各電気素子２１２を一度に１つずつ起動させることができる。
【０１２８】
コントローラ２１４は、コンピューティングユニット２０８から受け取る命令に従って、電気素子２１２を起動することができる。命令は実時間で受信して実行するか、あるいはクレードル２０４によって受信して格納することができる。命令は、コンピューティングユニット通信インタフェース２１８と通信しているクレードル通信インタフェース２１６を介して受信することができる。
【０１２９】
３０６で、電気素子２１２によって発生した信号は、ニューロフィードバックヘッドセット２０２のセンサ２１０によって感知される。感知された信号は、ニューロフィードバックヘッドセット２０２による（例えば処理ユニット２３２による）処理、例えばアナログデジタル変換、フィルタリング、増幅、または他の信号処理を受けることができる。
【０１３０】
３０８で、感知された信号は（例えば処理後に）、ニューロフィードバックヘッドセット２０２によってコンピューティングユニット２０８に、任意選択的にヘッドセット通信インタフェース２２０を介してコンピューティングユニット通信インタフェース２１８に、送信することができる。
【０１３１】
３１０で、感知された信号は（例えば処理後に）、コンピューティングユニット２０８によって（またはニューロフィードバックヘッドセット２０２で）解析される。信号は、ニューロフィードバックヘッドセット２０２の正しい機能性を検証するために解析される。信号は、適切な機能性が維持される許容差を表す相関要件に従って、受信した信号を期待される信号と相関させることによって解析することができる。例えばコンピューティングユニット２０８は、実時間で、または格納された命令に基づいて、クレードル２０４に対しシミュレートしたＥＥＧ信号を１つ以上の電気素子２１２で発生するように命令することができる。コンピューティングユニット２０８は、受信した感知信号を命令によるシミュレートしたＥＥＧ信号と相関して、相関要件に従って、受信した信号が発生したシミュレートしたＥＥＧ信号と相関するか否かを決定することができる。
【０１３２】
３１２で、誤りが検出された場合、例えば受信した感知信号がシミュレートした信号と相関しない場合、誤りを示す出力が発生する。出力は、ユーザインタフェース２２４および／またはユーザインタフェース２２２を用いて、例えば点滅する赤色光、ディスプレイ上のグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）内に提示されるメッセージを用いて、ユーザに提示することができる。解析の詳細、例えばどのセンサ２１０が誤りを経験したか、および誤りの性質は、データリポジトリ２４２に格納され、誤りの修正を支援することができる。
【０１３３】
３１４で、１つ以上のブロック３０４〜３１２が繰り返され、例えば複数のテストが行われる。各テストは、例えば異なるセンサ２１０を試験し、異なる信号パターン（例えば異なるＥＥＧ信号）を試験し、感知信号の処理におけるニューロフィードバックヘッドセット２０２の信号処理の完全性、および様々な機能（例えば接続性、信号受信感度、ノイズレベル）を試験することができる。
【０１３４】
図１に戻って、１０４で、患者はニューロフィードバックヘッドセット２０２を患者の頭の所定の位置に配置する。ヘッドセット２０２が所定の位置に配置されると、ニューロフィードバックヘッドセット２０２のセンサ２１０は、患者の頭部で脳信号（例えばＥＥＧ）の感知に適した位置に関連して配置される。ヘッドセット２０２の位置要素２０６は、患者がヘッドセット２０２を所定の位置に繰返し配置するのを助け、頭部の同一または同様の位置で脳信号を繰返し測定することを可能にするように設計される。患者は、各処置セッションで、かつ／または処置セッション自体の間にヘッドセット２０２が所定の位置からずれたときにヘッドセット２０２を配置し直すなど、ヘッドセット２０２を所定の位置に繰返し配置することができる。
【０１３５】
ニューロフィードバックコードは、例えば、ヘッドセット通信インタフェース２２０を使用して、ニューロフィードバックヘッドセット２０２により送信される初期化信号を受信することによって、ニューロフィードバックヘッドセット２０２がコンピューティングユニット２０８と適切に通信していることを検証する際にユーザを支援することができる。ディスプレイに提示されるＧＵＩ（ユーザインタフェース２２４）は、患者の頭部に配置されたヘッドセットを表す画像を提示する。センサ２１０の機能性は、ニューロフィードバックヘッドセット２０２が患者の頭部に配置されたときに試験して、例えば患者の頭部との適切な接触、および／または（例えば信号対雑音比要件に基づいて）脳信号の正しい読出しを検証することができる。適切に機能する電極は、ＧＵＩの画像上に緑色に色分けすることができる。ＥＥＧ信号を正しく測定しない電極は、赤色またはグレーに色分けすることができる。全ての電極が緑色の場合、処置は自動的に開始することができる。１つ以上の電極が赤色またはグレーの場合、ユーザが問題を解決するのを助けるために、トラブルシューティングガイドまたはウィザードをトリガすることができる。
【０１３６】
別の実施例では、コンピューティングユニット２０８（例えばユーザインタフェース２２４）と通信しているカメラは、ヘッドセット２０２を装着している患者の１つ以上の画像を取り込むことができる。（例えばプログラム記憶部２３８に格納された）画像処理コードは画像を解析して、ヘッドセット２０２が患者の頭部の所定の位置に配置されているか否かを決定することができる。画像解析は、患者を適切な位置に誘導するのを助ける（例えばどのようにしてヘッドセット２０２の現在の位置から所定の位置にするか、例えばヘッドセットを時計回りに回転する、ヘッドセットを前方に傾けるなどの指示を出す）ために使用することができる。画像解析画像は最初に、ヘッドセット２０２無しの患者の画像を取り込むことができる。画像は（例えば画像処理コードを使用して）、患者の頭部の解剖学的形態、例えば前頭骨のサイズおよび／または形状、目の幅、鼻の形状、ならびに鼻に対する目の相対位置を解析して決定することができる。画像解析は、ヘッドセット２０２が所定の位置に正しく配置されていることを検証するために使用することができる。異なる視野角の複数の画像、例えば患者の頭部の正面画像、各側面の側面画像、および背面画像を取り込んで解析することができる。
【０１３７】
最初の使用時に、ニューロフィードバックコードはニューロフィードバックヘッドセット２０２の製造番号を登録することができる（例えば、それは、それぞれのインタフェース２２０および２１８を使用して、任意選択的にコンピューティングユニット２０８のニューロフィードバックコードによって送信されるクエリに基づいて、ニューロフィードバックヘッドセット２０２からコンピューティングユニット２０８に自動的に送信することができる）。ニューロフィードバックコードは、登録プロセスの一環として、ユーザの資格証明に関連して、ネットワーク２２８を介してサーバ２３０に製造番号を送信することができる。ニューロフィードバックコードは、ディスプレイに提示されるＧＵＩ（ユーザインタフェース２２４）内の登録プロセスに関連する情報を提示することができ、例えば、次の特徴、すなわち保証、ユーザデータのバックアップ（例えばコンピューティングユニット２０８を交換した場合のため）、ユーザの経過の追跡（例えばリマインダの生成）、およびニューロフィードバックコードの自動更新、処置に使用される映画、および／または新しいニューロフィードバック処置を得るために、登録が必要であることを説明する。
【０１３８】
任意選択的に、位置要素２０６は、患者の頭部におけるニューロフィードバックヘッドセット２０２の配置を誘導する。
【０１３９】
次に図６Ａを参照すると、それは、本発明の一部の実施形態に係る、患者の頭部における所定の位置にニューロフィードバックヘッドセット６０２を配置するための位置要素６０６を示す略図である。また図６Ｂをも参照すると、それは、本発明の一部の実施形態に係る、（単独で示される）位置要素６０６の拡大図である。ニューロフィードバックヘッドセット６０２は、ニューロフィードバックヘッドセット６０２が位置要素６０６を用いて所定の位置に配置されたときに、患者の頭部に接触すると脳信号（例えばＥＥＧ）を出力するセンサ６１０（例えばＥＥＧ電極）を含む。位置要素６０６は、患者がニューロフィードバックヘッドセット６０２を（例えば許容差の要件内で）頭部の同様の位置に繰返し配置することを可能にする。
【０１４０】
所定の位置は、複数のニューロフィードバックセッションが、必ずしも再較正を必要とすることなく、適切なＥＥＧ測定に基づいて、正しく施されることを可能にする。
【０１４１】
位置要素６０６は、両目間の中心でニューロフィードバックヘッドセット６０２の正面の下縁などのニューロフィードバックヘッドセット６０２の前部および下方に結合するための第１端部６５０を含む。結合は、例えばニューロフィードバックヘッドセット６０２のスロット内にぴたりと収めるか、接着剤またはベルクロ（登録商標）を使用するか、あるいは（例えば射出成形を使用して）ニューロフィードバックヘッドセット６０２の一体的部品として製造することによって、実行することができる。
【０１４２】
細長い部分６５２は、第１端部６５０から下方に延びる。細長い部分６５２の長さは、ニューロフィードバックヘッドセット６０２が患者の頭部の所定の位置に配置されたときに、細長い部分６５２が患者の前頭骨の表面と略平行に、任意選択的に患者の眉間まで延びるように、例えば約３ｃｍ、約５ｃｍ、もしくは約７ｃｍの長さ、または他の長さに選択される。任意選択的に、細長い部分６５２の長さは、患者の前頭骨のサイズおよび／または形状に従って選択される。代替的に、または追加的に、細長い部分の長さは異なる前頭骨の表面のサイズを有する患者に適合するように、例えばねじおよびボルト機構を使用して、ストッパ機構を使用して、ベルクロ（登録商標）を使用して、あるいは延長機構付きハンドルで調整可能である６５２。
【０１４３】
１対のアーム６５４Ａ‐Ｂの各構成要素は、側方に反対方向に、かつ（患者が装着したときに眉間に位置する）細長い部分６５２の端部から下方に延びる。それぞれの各アーム６５４Ａ‐Ｂは、鼻骨のそれぞれの側部に沿って、かつ／または患者のそれぞれの眉より下方にかつそれぞれの目より上方に延びるように配置するために配向される。
【０１４４】
各アーム６５４Ａ‐Ｂは、任意選択的に皮膚に損傷（例えば褥瘡）を生じるのに充分な圧力を加えることなく、皮膚に接触するように設計されたそのそれぞれの端部に接触要素６５６Ａ‐Ｂを含むことができる。各接触要素６５６Ａ‐Ｂは、所定の位置にあるときに、患者の目との接触を回避するのに充分小さいサイズである。
【０１４５】
１対のアームの各アームの端部（例えば接触要素６５６Ａ‐Ｂ）は、患者のそれぞれの眼窩上切痕の内側に配置される。
【０１４６】
任意選択的に、細長い部分６５２は、前頭骨の皮膚表面に接触するように配置され、かつ／または変位される。細長い部分６５２の長さ全体（または大部分）が皮膚に接触することができる。代替的に、細長い部分６５２は皮膚との接触を回避するように設計され、皮膚は、接触要素６５６Ａ‐Ｂによって、かつ／またはアーム６５４Ａ‐Ｂを形成するために分かれる細長い部分６５２の領域によって接触される。
【０１４７】
位置要素６０６は、各患者毎に特別注文で製造し、異なるサイズを有する入手可能な位置要素のセットから選択し、かつ／または患者に応じて調整することができる。
【０１４８】
位置要素６０６は剛性材料、例えばプラスチックおよび／または金属から作ることができる。位置要素６０６は、患者の様々な顔面の解剖学的形態を受け入れるように、多少の屈伸を可能にする、例えば多少の屈曲および形状の変形を可能にする材料から作ることができる。
【０１４９】
要素６５２、６５４Ａ、６５４Ｂ、６５６Ａ、６５６Ｂの１つ以上は、調整可能な可変長に設計することができる。長さは、患者の解剖学的形態に適合するように調整することができる。長さ調整のための例示的機構は、摩擦の利用、事前選択可能な長さ選択、伸縮可能な管、およびチーズ管とハンドルを含む。
【０１５０】
ディスプレイ上のＧＵＩ（例えばユーザインタフェース２２４）内に提示することのできるチュートリアル（例えばコンピューティングユニット２０８のデータリポジトリ２４２にコード命令として格納される）は、患者の頭部で位置要素６０６を適切に配置するように患者を指南することができる。
【０１５１】
ＧＵＩ内に提示されるチュートリアルは、患者の顔面および／または頭部の解剖学的形態に適合するように位置要素６０６の構成部品を調整する際に、例えば細長い部分６５２を患者の顔面に対して適切なサイズに調整し、かつ／または接触要素６５６Ａ‐Ｂ間の距離を患者の解剖学的形態に従って増大または低減するように、患者に指示することができる。代替的に、または追加的に、位置要素６０６の初期セットアップ（例えば患者の顔面に応じた長さ調整）は、訓練された技術者によって診療所で実行される。
【０１５２】
チュートリアルは、図１のブロック１０４で実行することができる。
【０１５３】
図１に戻って、１０６で、患者に施すためのニューロフィードバック処置が選択される。代替的に、または追加的に、現在施されているニューロフィードバック処置（または選択されたニューロフィードバック処置）は、例えば報酬閾値（すなわち、ユーザが見ているか聞いている画像、映像、および／または音声を、感知された脳信号に対して行われた計算に基づいて適応される要件）を調整することによって、調整される。患者が（例えばサウンドトラックを）聞いているときに、ニューロセラピー処置は患者の目が開いているかあるいは閉じているときに適用することができることが注目される。
【０１５４】
次の図４を参照すると、それは、患者、本発明の一部の実施形態に係る、患者のためのニューロフィードバック処置を選択し、かつ／または適応させるための方法のフローチャートである。方法は、図２に関連して記載したシステム２００によって実現することができる。
【０１５５】
方法は、例えば異なる患者に同一の一般的な処置を適用し、かつ／または患者によって選択された療法士に依存する処置を適用する代わりに、患者の脳に従って、ニューロフィードバック処置を適応させ、かつ／または最適なニューロフィードバック処置を選択する。
【０１５６】
選択された処置は、患者の脳の現在の状態に基づいて適応することができ、かつ／または患者の脳の現在の状態に基づいて新しい処置を選択することができる。このようにして、ニューロフィードバック処置は患者に対して個別化され、変化する患者の脳に応じて適応される。方法は、より短い処置時間中に提供するために、より効率的である、成功する処置を選択する。方法は患者の脳に対する選択されたニューロフィードバック処置の有効性を監視し、かつ／または有効性が低減したことが監視により決定されたときには、選択された処置を適応させる。
【０１５７】
方法は、アルツハイマー病の前駆ステージであるかもしれない軽度認知障害（例えば健忘性ＭＣＩ）の患者の記憶機能を改善し、かつ／または各患者にとって最善のニューロフィードバック処置を選択しかつ適応させることによって、アルツハイマー病への悪化を遅延または防止する。方法は、各患者にとって最善のニューロフィードバック処置を選択することによって、ＭＣＩからアルツハイマー病または他の認知症への進行を遅延または停止することができる。
【０１５８】
方法は、ＡＤＤまたはＡＤＨＤと診断された患者の実行機能を改善し、かつ患者の注意能力を改善することができる。
【０１５９】
方法は、学生の最高成績を改善することができる。方法は、スポーツ選手の最高成績を改善することができる。方法は自閉症を治療するために使用することができる。
【０１６０】
ニューロフィードバック処置の効率を高め、患者がよりよい結果をより速く得ることを可能にすることができる。患者毎に処置を個別化することによって、より多くの患者がニューロフィードバック処置の恩恵を得ることができる。
【０１６１】
方法は、ニューロフィードバック処置セッションの前および／または最中に、必ずしも人間の介在を必要とすることなく、ニューロフィードバック処置を自動的に選択し、かつ／または適応させることができる。患者は容易にかつ自動的に、試験プロセスおよび指定されたニューロフィードバック処置を自己施術することができる。
【０１６２】
４０２で、ニューロフィードバックを使用する処置のための患者の現在の脳状態を示す１つ以上の患者の脳状態パラメータは、コンピューティングユニット２０８によって受信され、例えば、ユーザインタフェース２２４を使用して（例えばインテークアンケートを提示することのできるディスプレイに提示されるＧＵＩを使用して）ユーザおよび／またはオペレータによって手動で入力され、（例えば患者の電子医療記録に基づいて）自動的に算出され、かつ／または記憶装置から（例えば患者データを格納するデータベースから）検索される。
【０１６３】
脳状態パラメータは患者の脳の現在の状態を表すことができる。
【０１６４】
脳状態パラメータは、根底にある原因に関係なく、兆候および／または症候を含むことができる。例えば、脳状態パラメータは記憶力の改善、実行機能の改善、および／または注意力の改善を含むことができる。脳状態パラメータは、根底にある原因に関係なく、患者の脳の現在の状態、例えば軽度認知障害による記憶力の改善、脳卒中に続発する記憶力の改善、薬物もしくはアルコールの乱用に続発する記憶力の改善、または健康な患者（例えば大量の資料の記憶を要求される専門分野を学ぶ学生）が所望する改善を示すことができる。
【０１６５】
代替的に、または追加的に、脳状態パラメータは、兆候および／または症候の症状または原因、例えば軽度認知障害（例えばアルツハイマー病、または血管性認知症のような他の認知症に関連する）、注意欠陥障害（例えばＡＤＤ、ＡＤＨＤ）、てんかん、脳卒中後患者、精神病患者、脳損傷、および長期の薬物および／またはアルコールの乱用による悪影響を示す。
【０１６６】
４０４で、患者の現在の脳状態における患者のベースラインスコアを得るための評価を実施することができる。評価は、手動で実施し（結果は、例えばユーザインタフェース２２４のディスプレイに提示されるＧＵＩを用いて、コンピューティングユニットに入力される）、かつ／または自動的に実施することができる（例えばＧＵＩに評価を提示し、ユーザにタスクを実行するか、回答を入力するように依頼する）。
【０１６７】
評価は、患者によって選択されたシステム２００の実現の解析を含むことができ、例えば患者は、ニューロフィードバックヘッドセット２０２、コンピューティングユニット２０８、ならびに／またはヘッドセット２０２および／もしくはコンピューティングユニット２０８にインストールするコード命令を購入することができる。例えば患者が記憶改善用に設計されたシステム２００を選択する場合、評価は、患者が記憶力の増強のために治療を希望していることを決定する。例えば患者が最高成績を改善するように設計されたシステム２００を選択する場合、評価は、患者が最高成績のために治療を希望していることを決定する。評価は、例えばどのソフトウェア実現がインストールされているかを確認するコード命令によって自動的に、かつ／または例えばシステム２００の実現を示すバーコードをスキャンすることによって、かつ／またはＧＵＩを用いてシステム２００の製造番号および／または実現の他の指示を手動で入力することによって、ユーザが手動で実行することができる。
【０１６８】
評価は、疾患のある患者用の検証されたスコアリングツール、例えば認知障害のある患者用のミニメンタル状態検査（ＭＭＳＥ）を含むことができる。評価は、検証された記憶検査スコアリングツール、例えば認識記憶検査、ＣｏｕｇｈｌａｎおよびＨｏｌｌｏｗｓの情報処理検査、カリフォルニア言語学習テスト、および５つ１組のカムデン記憶検査を含むことができる。評価は、非検証スコアリングツール、例えば単純記憶検査を含むことができ、例えばユーザに記憶させるために（増大した桁数の）乱数が提示される。評価は、必ずしも明示的なユーザ入力データを必要とすることなく実行されるコンピュータによるテスト、例えばニューロフィードバックヘッドセットを用いて実行される定量的ＥＥＧを含むことができる。
【０１６９】
評価に基づくスコアは脳状態パラメータに含めることができ、例えばＭＭＳＥのスコアは、脳状態パラメータまたはユーザが記憶することのできる桁数に含めることができる。
【０１７０】
評価は、測定された脳信号のベースラインセット、例えば目を閉じた状態および／または開いた状態で実行されるＥＥＧ測定のベースラインを含むことができる。
【０１７１】
４０６で、患者の脳状態パラメータは、例えばデータリポジトリ２４２の、または（ネットワーク２２８を介してコンピューティングユニット２０８によってアクセスされる）リモートサーバ２３０のデータセットに格納された複数のニューロフィードバック処置からのニューロフィードバックの処置のセットと相関される。
【０１７２】
ニューロフィードバック処置は、データベースに例えば個人記録として、またはテキストタグに基づいて格納することができる。
【０１７３】
脳状態パラメータは、例えばルックアップテーブルおよび／またはマッピング機能を使用して、複数のニューロフィードバック処置に照合させることができる。例えば脳状態パラメータが記憶力の改善を含む場合、ルックアップテーブルまたはマッピング機能を使用して記憶力の改善に適したニューロフィードバック処置を識別することができ、例えばニューロフィードバック処置は記憶改善タグを使用してラベル付けされ、あるいはルックアップテーブルはニューロフィードバック処置のデータベースエントリに記憶改善クエリをマッピングする。
【０１７４】
例えば回帰関数、統計的分類子、または他の機械学習法を使用して、脳状態パラメータを複数のニューロフィードバック処置に相関させ、例えばアルツハイマー病の発症に関連する軽度認知障害がありＭＭＳＥスコアが２２の患者のニューロフィードバック処置を選択することができる。
【０１７５】
例えば患者の脳状態パラメータが記憶力の改善を含む場合、相関されかつ／または照合されるセットのニューロフィードバック処置は、選択された電極で測定されたアルファ周波数の絶対パワー値、選択された電極に対して測定された他の全ての周波数の残りのパワーと比較したアルファ周波数の相対パワー、測定されたアルファ周波数の経時的平均パワー、および幾つかの電極のアルファ周波数の位相間のコヒーレンスのうちの１つ以上を含む。リストされた処置の１つ以上を適用して、本書に記載するように最も効果的な処置を決定することができる。ニューロフィードバック処置のリストは例示であって、全ての網羅していることを意味するものではなく、本書に記載するシステムおよび／または方法を使用して、他のニューロフィードバック処置を適用することができることが注目される。
【０１７６】
４０８で、ニューロフィードバック処置のセットの各構成要素は、処置パラメータに関連付けられる。各ニューロフィードバック処置に割り当てられることのできる処置パラメータの値は、例えばデータベースに記録のセットとして格納され、あるいは例えばデータリポジトリ２４２および／またはネットワーク２２８を介してアクセスされるリモートサーバ２３０に格納された関数によって算出される。各ニューロフィードバック処置は、処置パラメータの要求目標に対する複数の異なる値に関連付けられる。患者の脳信号を測定するセンサ２１０の出力に基づく計算結果は、例えば閾値として、範囲として、または関数としての要求目標の値と比較される。
【０１７７】
本書で使用する場合、ニューロフィードバック処置のセットという用語は、処置パラメータの値が異なる各処置（例えば異なる報酬閾値を使用して施される同じ処置）の組合せを含むことができる。
【０１７８】
任意選択的に、処置パラメータは、患者の（例えばＥＥＧ信号に基づく）脳信号の測定に従って画像、映像、および／または音声の適応を定義する報酬要件（例えば範囲、閾値）を含む。例えば処置パラメータは、患者が見ている映像が暗くなるかそれとも正常に提示されるかの閾値を定義する（あるいは関数が使用される場合、品質レベルを変動させる）。各ニューロフィードバック処置は報酬要件（例えば閾値）に対し異なる値を含む。例えば選択された電極で測定されたアルファ周波数の絶対パワー値は、５０％閾値、６０％閾値、および７５％閾値に関連付けられ、３つの可能性が形成される。
【０１７９】
例えば簡単に得られる多くの報酬が与えられるときによく学習する脳がある一方、より少なくかつ得ることが難しい報酬が処置からもたらされたときによく学習する脳もあるので、報酬の動的選択は、患者の脳に対するニューロフィードバック療法の整合を改善することができる。
【０１８０】
患者の脳状態パラメータに関連付けられるニューロフィードバック処置と処置パラメータ（例えば報酬要件）の組合せは、例えば行列ＡＴｉ，ｊを用いて表すことができ、ここでｉはニューロフィードバック処置を表し、ｊは処置パラメータの値要件（例えば報酬要件）を示し、ＡＴは施される処置を表し、あるいは他の適切な多次元データ構造を用いて表される。
【０１８１】
４１０で、各繰返しで患者に施すための１つのニューロフィードバック処置がニューロフィードバック処置のセットから選択される。ニューロフィードバック処置はニューロフィードバック処置のセットから無作為に選択することができ、あるいはニューロフィードバック処置は順序付けられ、順序に従って順次施される。
【０１８２】
任意選択的に、適応および／または選択プロセスを実行するときに、ニューロフィードバック処置は繰返し施されない。その後の繰返し中に、以前の繰返しで施されたニューロフィードバック処置は選択から除外される。
【０１８３】
４１２で、選択されたニューロフィードバック処置は患者に施される。例えば患者はニューロフィードバックヘッドセット２０２を装着し、ディスプレイ（ユーザインタフェース２２２）上の画像または映画を見る。画像（および／または映像）および／または音声は、センサ２１２（例えばＥＥＧセンサ）の出力に基づく計算値と要求目標の値との比較に従って変調される。例えば選択された電極２１２の出力に基づいて測定されたアルファ周波数のＥＥＧ信号の絶対パワー値が要求値範囲内である場合、映像は正常に示され、パワー値が要求範囲外である場合、映像は黒くなる。
【０１８４】
４１４で、患者に施されたニューロフィードバック処置に関連付けられる有効性パラメータが算出される。有効性パラメータは、患者の脳が、望ましい脳信号を発生するという意味で望ましい結果を生じる能力を示す。有効性パラメータは、ニューロフィードバック処置によって達成される脳信号に対する実時間効果を取り込むように設計され、それは解析することでニューロフィードバック処置の有効性を決定することができる。
【０１８５】
有効性パラメータは、患者の頭部を感知するセンサによって出力される脳信号の測定された出力に基づいて算出され、例えばＥＥＧセンサによって出力されるＥＥＧ信号に基づいて算出される。
【０１８６】
任意選択的に、適用されたニューロフィードバック処置の報酬閾値が満たされるか否かに関係なく、有効性パラメータは、目標信号の各出現事象の持続時間全体にわたって算出される。有効性パラメータは、感知された脳信号に適用される関数を用いて、任意選択的に和または積分として算出することができ、それは加重値または絶対値とすることができる。
【０１８７】
有効性パラメータは、少なくとも１つの脳信号の出力に基づいて決定された目標信号パターンに対して算出された値の各出現事象の持続時間の和（または積分）として算出することができる。目標信号パターンはニューロフィードバック処置の望ましい目標を表し、例えば特定の患者の特定のセンサにおけるアルファ波の出現を強化および／または増強することを目的とする処置は、処置が特定の患者の特定のセンサでいかに強く（例えばピークエネルギ）かつどれだけの持続時間アルファ波を出現させたかに基づいて、例えば信号振幅（例えば絶対測定レベル）とアルファ波出現事象の持続時間の乗算結果を全部合計して、処置の有効性を測定する。脳信号に基づいて決定された目標信号パターンに対して算出された値は、脳波（ＥＥＧ）信号から算出された目標タイプの脳活動の各出現事象のパワー値を含むことができる。
【０１８８】
有効性パラメータは、脳信号の山を表す極大値、および／または脳信号の谷を表す極小値に基づいて算出することができる。任意選択的に、有効性パラメータは、目標信号パターンの１つ以上の極大または目標信号パターンの１つ以上の極小を表す閾値要件に基づいて決定された値のそれぞれの各出現事象の持続時間に基づいて算出される。
【０１８９】
（例えば本書に記載するように）プラセボニューロフィードバック処置は、識別されたセット内に含めることができることが注目される。プラセボニューロフィードバック処置は、例えば他のニューロフィードバック処置の評価のための基準値を提供するために、繰返し中に選択することができる。例えば、プラセボニューロフィードバック処置のための有効性パラメータを（例えば本書に記載するように）算出し、かつ使用して、プラセボと比較した他の現実のニューロフィードバック処置の有効性を評価することができ、例えば現実の処置について算出された有効性パラメータの正規化のためのベースラインとして役立つ。例えば、現実のニューロフィードバック処置に対して算出された有効性パラメータは、プラセボに対して算出された有効性パラメータを用いて評価することができる。
【０１９０】
有効性パラメータは数学的に例えばＥｆｆ（ＡＴｉ，ｊ）＝ＳＵＭ（ＤＥｉ×ＴＤｉ）と表すことができ、ここでＤＥは望ましいニューロフィードバック療法の目標である望ましいＥＥＧ事象の出現を表し、ＴＤは望ましい事象の持続時間（例えばミリ秒単位またはマイクロ秒単位）を表し、ｉは望ましいＥＥＧ事象が時間間隔に出現するときに施されているニューロフィードバック処置を表す。
【０１９１】
例えば記憶力を増強するためのニューロフィードバック療法の場合、全ての様々なＡＴｉ，ｊニューロフィードバック処置の目標は、より強いアルファ周波数のより頻繁な出現を達成するように脳に教えることでもよい。所与のＡＴｉ，ｊニューロフィードバック処置に対するアルファ活動の全ての出現の積分を算出するのと同様であると説明することができる概念として、標的アルファ脳活動の各出現の絶対パワー値とその持続時間の乗算結果が合計される。
【０１９２】
４１６で、別のニューロフィードバックおよび／または処置パラメータに対する別の値を選択するために、ブロック４１０〜４１４が繰り返される。各繰返しで、特定のニューロフィードバック処置および特定の処置パラメータの別の組合せが選択され、施され、有効性パラメータを算出することによって測定される。
【０１９３】
任意選択的に、各繰返しで、各ニューロフィードバック処置は、略等しい時間範囲にわたって、例えば約１分、または約５分、または約１０分、または他の値の時間、施される。代替的に、または追加的に、ニューロフィードバック処置は、例えば、処置が患者にとって効果的でないことを示す（適用された処置は打ち切ることができる）か、あるいは処置が患者にとって効果的であるように思われることを示す（適用された処置をより長い時間間隔に続けることができる）有効性パラメータの要件に従って、停止条件が満たされるまで施すことができる。
【０１９４】
繰返しは、停止条件が満たされるまで、例えば全てのニューロフィードバック処置が施されるか、ニューロフィードバック処置および処置パラメータの全ての組合せが施されるか、ニューロフィードバック処置が有効性パラメータ要件（例えば閾値を超えるか、あるいは範囲内）を満たすことが明かになるか、あるいはニューロフィードバック処置のセットの特定の量（例えばパーセンテージまたは絶対数）が施されるまで、実行することができる。
【０１９５】
４１８で、効果的なニューロフィードバック処置は、測定された有効性パラメータに従って指定される。効果的なニューロフィードバック処置は、算出された最も高い有効性パラメータに基づいて指定することができる。
【０１９６】
複数の効果的なニューロフィードバック処置は指定することができる。複数の指定処置は、別のセットの繰返し中に、複数の効果的なニューロフィードバック処置から最良の効果的なニューロフィードバック処置を選択するために、ニューロフィードバック処置のセットとして指定することができる。代替的に、患者に適用するために、例えば指定された処置から無作為に選択することによって、かつ／または処置を順次適用することによって（例えば総当たり方式で）、複数の効果的なニューロフィードバック処置を指定することができる。
【０１９７】
効果的なニューロフィードバック処置は、ニューロフィードバック処置のセットのうちのサブセットから選択される場合（すなわち全ての組合せおよび／または処置がまだ試験し終わっていない場合）、例えば、時間的に試験プロセスを完了することができない場合、または試験プロセスが完了する前に、もしくはまたは試験プロセスの一部として、処理を開始するように計画されている場合、暫定的指定とすることができる。そのような場合、指定された効果的なニューロフィードバック処置は、試験されたそれぞれの各ニューロフィードバック処置の施術時間範囲より長い、（任意選択的に所定の）時間範囲にわたって患者に施すことができる。指定された効果的なニューロフィードバック処置の施術は、例えば試験時間に対して約２倍、３倍、または５倍の長さ行うことができる（例えば試験時間が１回の処置当たり約５分の場合、指定された効果的なニューロフィードバック処置は約１５分間施すことができる）。
【０１９８】
４２０で、ここではニューロフィードバック処置のサブセットに対して繰返しが実行され、暫定的に指定された効果的なニューロフィードバック処置が施されるが、ブロック４１０〜４１８の１つ以上を繰り返すことによって、繰り返されたサブセットの構成要素ではなかったニューロフィードバック処置のセットの残りの構成要素に対して、別のセットの繰返しが実行される。別の効果的なニューロフィードバック処置が指定され、前の効果的なニューロフィードバック処置の所定の範囲の施術時間より長い別の所定の時間範囲にわたって施される。
【０１９９】
別の効果的なニューロフィードバック処置を一次ニューロフィードバック処置として指定することができ、あるいは別のサブセットに対し別の繰返しサイクルを実行することができる。
【０２００】
代替的に、繰返しサイクルは、同じ効果的なニューロフィードバック処置が両方の回（より多くの回数または多数回）に指定されることを検証するために、ニューロフィードバック処置のセットの同一構成要素（例えば全構成要素）を使用して繰り返される。前に指定されたニューロフィードバック処置（例えばＡＴ＊で表される）とは異なるニューロフィードバック処置（例えばＡＴ＊＊で表される）が指定された場合、新たに指定されたニューロフィードバック処置は、前に指定された効果的なニューロフィードバック処置よりかなり長い持続時間、例えば２倍、３倍、または５倍長い時間、適用することができ、それはＬ＞＞Ｋで表すことができ、ここでＬおよびＫは所定の値とすることができる。
【０２０１】
４２２で、効果的なニューロフィードバック処置が指定されかつ適用された後で、患者の別のスコアを得るために、（例えばブロック４０４の）評価が再実行される。スコアは、指定されたニューロフィードバック処置を受ける患者を監視するために使用することができる。異なる処置セッション中、および／または異なる試験セッション中に、複数のスコアを得ることができる。例えばグラフに描くことによって、かつ／または統計的相関法を用いて、スコアを相互に比較して、スコアおよび指定された処置に関連付けられる統計的に有意の変化が存在するか否かを決定することができる。例えば、指定されたニューロフィードバック処置に関連付けられるＭＭＳＥスコアの改善（または安定性）を決定することは、患者の認知障害が指定されたニューロフィードバック処置により改善したかあるいは安定したことを示す。
【０２０２】
任意選択的に、スコアの解析が患者の脳の状態の改善を示さないか、あるいは患者の脳の状態の（予想より大きい）低下を示す場合、前に効果的であると指定されたニューロフィードバック処置は試験プロセスから除去することができ、かつ／または新しいニューロフィードバック処置を選択することができ、かつ／または方法の１つ以上のブロックを繰り返すことによってニューロフィードバック処置を調整することができる（例えば新しい処置パラメータの選択）。例えば、（患者の目標が記憶力の改善である場合）効果的なニューロフィードバック処置を用いた有意の処置セッションの前と後を比較して、記憶力評価のスコア間に統計的に有意の変化がもはや無くなった場合、試験方法によって別のニューロフィードバック処置を指定することができる。
【０２０３】
任意選択的に、指定された効果的なニューロフィードバック処置が患者にとって依然として効果的であるか否かを評価するために、方法は時々、例えば、月１回、６か月に１回、５回もしくは１０回のニューロフィードバック処置セッション毎に、または他の回数もしくは事象毎に繰り返される。効果的なニューロフィードバック処置は別の処置に置き換えることができ、処置パラメータは調整することができ、あるいは効果的なニューロフィードバック処置は患者にとって依然として有効であることを確認することができる。このようにして、ニューロフィードバック処置は経時的に患者の脳の変化に合わせて適応される。
【０２０４】
次に図９を参照すると、それは、本発明の一部の実施形態に係る、有効性パラメータの算出に基づいて効果的なニューロフィードバック処置を選択する別の例示的方法のフローチャートである。図９に関連して記載する方法は、図４に関連して記載した方法に基づく実現とすることができる。図９に関連して記載する方法は行列ＡＴｉ，ｊを利用し、かつ図４に関連して記載したように、有効性パラメータＥｆｆ（ＡＴｉ，ｊ）＝ＳＵＭ（Ｄｅｉ×ＴＤｉ）を計算する。
【０２０５】
９０２で、患者は、行列ＡＴｉ，ｊによって定義される一連の様々なニューロフィードバック処置を施される。各ニューロフィードバック処置は、同様の時間間隔Ｔ（例えば固定間隔期間、例えば分単位で、例えば約１分、または５分、または１０分、または他の時間）にわたって施すことができる。施される各ＡＴｉ，ｊ処置に対し、本書に記載するように、Ｅｆｆ（ＡＴｉ，ｊ）が計算される。
【０２０６】
９０４で、ブロック９０２で施されたＡＴｉ，ｊニューロフィードバック処置から、最大Ｅｆｆ値（またはニューロフィードバック療法の目標によっては最小値）を有するＡＴ＊処置が選択される。一連のＫ個（例えば固定数）のそのようなＡＴ＊処置が患者に施される。
【０２０７】
９０６で、行列から次の一連のＡＴｉ，ｊ処置が施される。ブロック９０４に係る命令コードが実行される。
【０２０８】
ＡＴｉ，ｊ行列の最後のニューロフィードバック処置が施されると、ブロック９０４に係る命令コードが実行され、その後に、ブロック９０６の命令コードを実行することなく、ブロック９０８の命令コードが続く。
【０２０９】
９０８で、前に施されたニューロフィードバック処置が任意選択的に順次（１つずつ）再び施される。最大（または最小）Ｅｆｆ値をもたらすＡＴ＊＊ニューロフィードバック処置が選択される。一連のＬ個のそのようなＡＴ＊＊処置が患者に施され、ここでＬは固定数であり、Ｌ＞＞Ｋである。
【０２１０】
９１０で、ブロック９０２に係る命令コードが再実行される。
【０２１１】
図１に戻って、１０８で、患者は、例えば図４に関連して本書に記載するように、指定されかつ／または適応されたニューロフィードバック処置を使用して治療される。ニューロフィードバック処置は、異なる時期に施すための複数の処置セッションを含むことができる。
【０２１２】
任意選択的に、コンピューティングユニット２０８のプログラム記憶部２３８に格納されたコードは、現在の処置セッションの準備に関連するディスプレイ上のＧＵＩ（例えばユーザインタフェース２２４）を提示する。ＧＵＩは、例えばセッションをどのように行うか、例えばどのように着座し、かつどのようにくつろぐかをユーザに説明する情報を含み、推奨される総数の処置セッションに向かっての進捗（例えば、何が達成され、かつ／または何が達成されずに残っているか）を説明し、処置のための好適なコンテンツ（例えばどの映像、ゲーム、および／またはサウンドトラック）を選ぶ際にユーザを案内し、かつリラクゼーションを可能にするように呼吸訓練をユーザに指導することができる。
【０２１３】
ユーザは、例えば前進ボタンを押すことによって、（例えばユーザが精通している）スクリーンをスキップすることを選択することができる。
【０２１４】
任意選択的に、コンピューティングユニット２０８のプログラム記憶部２３８に格納されたコードは、処置セッションを実行するためのガイダンス、例えばセッションで何が起きるか、映像、ゲーム、または音声が再生しているときにユーザが何をすべきか、および成績に関するフィードバックがどのように評価されるか、に関連するディスプレイ上のＧＵＩ（例えばユーザインタフェース２２４）を提示する。ガイダンスは１つ以上の短い映画（例えば長さ２〜３分）として提示することができる。ユーザはガイダンス映像をスキップすることを選択することができる。
【０２１５】
ニューロフィードバック処置の各ニューロフィードバックセッションは、約２０〜３０分の長さである。ニューロフィードバックセッションは、見る映画、プレイするゲーム、または聞くサウンドトラックを含むことができる。患者は、映画を見、ゲームをプレイし、あるいはサウンドトラックを聞くように指示され、その間にニューロフィードバックヘッドセット２０２が患者の脳の活動を測定し、感知された脳の信号を解析のためにコンピューティングユニット２０８に送信する。脳活動が（例えば、本書に記載するように、決定された効果的なニューロフィードバック処置のためのパラメータによって定義された）要件に従っている場合、映画は正しく再生され、ゲームは正常に進み、かつ／またはサウンドトラックは正しく再生される。
【０２１６】
脳活動が要件に従っていない場合、映画、ゲーム、および／またはサウンドトラックが適応され、例えば映画はぼやけ始める。任意選択的に、感知された脳信号に基づく現在の算出値と要件との間の値差が大きければ大きいほど、ぼやけが大きくなり、あるいは代替的に、算出値と要件との間の値差に関係なく、同じ量のぼやけが発生する。
【０２１７】
任意選択的に、映画が少なくとも所定の期間（例えば３０秒、１分）ぼやけると、ぼやけた映画の上に例えばメッセージ、スマイリーフェイス、または親指を立てたマークのアイコンが重ねられて提示され、続行する（例えば集中する）ように患者に奨励するのを助ける。
【０２１８】
代替的に、または追加的に、１１０で、患者に施すためのニューロフィードバック処置のプラセボバージョンが決定される。プラセボニューロフィードバック処置は例えばプラセボと比較した有効性について現実のニューロフィードバック処置を評価する臨床試験、例えば単盲検または二重盲検無作為臨床試験の一部として、決定することができる。別の実施例では、プラセボニューロフィードバック処置は、患者のためのベースラインを確立するために施すことができる。有効性パラメータは施されたニューロフィードバック処置に基づいて算出することができる。プラセボ有効性パラメータは、各ニューロフィードバック処置のより正確な効果を得て、効果的なニューロフィードバック処置の選択に役立てるように、非プラセボニューロフィードバック処置に対して算出された有効性パラメータの値を正規化または調整するために使用することができる。
【０２１９】
次に図５を参照すると、それは、本発明の一部の実施形態に係る、プラセボニューロフィードバック処置を形成する方法のフローチャートである。プラセボニューロフィードバック処置は、図２に関連して記載したシステム２００を用いて実現しかつ施すことができる。
【０２２０】
５０２で、非治療的ニューロフィードバック処置は、任意選択的にニューロフィードバックヘッドセット２０２およびコンピューティングユニット２０８を使用して、患者に施される。非治療的ニューロフィードバック処置は、治療効果を提供することなく、現実のニューロフィードバック処置をシミュレートすることによって、プラセボとして作用するように設計される。映像（または他の画像）および／または音声の適応は、患者の脳信号（例えばＥＥＧ）とは無相関で（例えば非統計的に有意な相関を表す相関要件に従って）無作為に実行することができ、映像および／または音声信号の適応が患者から記録されたＥＥＧ信号に基づく測定に応答して行われる現実のニューロフィードバック処置とは対照的である。
【０２２１】
５０４で、１つ以上のアーチファクトが検知される。アーチファクトはコンピューティングユニット２０８および／またはニューロフィードバックヘッドセット２０２によって検知することができる。アーチファクトは、ニューロフィードバックヘッドセット２０２のセンサ２１２（例えばＥＥＧ電極）によって出力された感知された脳信号（例えばＥＥＧ）の解析に基づいて検知される。代替的に、または追加的に、アーチファクトは、他のセンサ、例えばニューロフィードバックヘッドセット２０２内に位置するモーションセンサの出力の解析に基づいて検知される。
【０２２２】
アーチファクトは、非治療的ニューロフィードバック処置の施術に無関係の患者の活動に応答する（例えばセンサ２１２の出力の）測定値に基づく。アーチファクトは、以下の患者の活動、すなわち患者の目のまばたき、センサ２１２の移動、患者がセンサ２１２に接触すること、患者の頭部の動き、患者の咀嚼運動、および患者の四肢の１つ以上および／または身体の動きのうちの１つ以上を表す。患者がこれらの活動の１つ以上を行うと、患者は、例えば誤りメッセージ、または提示される映像および／もしくは音声の極端な適応で応答されることが予想される。患者は活動に対する応答を予想するので、システム２００による応答が無いことは、現実のニューロフィードバック処置の代わりにプラセボ処置を受けていることを患者に示唆するものであることを発明者らは発見した。ひとたび患者がプラセボを受けていることを認識すると、患者のデータは有効性を失う。患者はプラセボを受けているので、彼らの参加は無益であると認識し、患者は参加を停止するかもしれない。活動に対し応答を提供することにより、患者が非治療的プラセボニューロフィードバック処置を受けていることを認識することを低減または防止することになることを、発明者らは発見した。
【０２２３】
任意選択的に、アーチファクトは、患者の頭部を感知するセンサ２１２（すなわちＥＥＧ電極）の出力に基づいて測定されるＥＥＧ信号に検知される。アーチファクトはパワースパイク、任意選択的に出力信号の飽和として検知することができる。代替的に、または追加的に、アーチファクトは、センサ２１２（例えばＥＥＧ電極または他のセンサ）から測定される非ＥＥＧ信号、例えばセンサ２１２と患者の頭部、モーションセンサ、または他のセンサとの間の接触を示すインピーダンス測定値に基づいて検知される。アーチファクトはノイズの増加として検知することができる。
【０２２４】
５０６で、検知されたアーチファクトに応答して出力が発生する。任意選択的に、ＥＥＧセンサによって測定されるＥＥＧデータのシミュレーション（または実際の記録）が、アーチファクトに応答してディスプレイ上に提示される。出力は、実際のニューロフィードバック処置セッション中に同様の活動が同様のアーチファクトをトリガした場合に出力されるものに対応するように設計される。例えば、感知されたＥＥＧ信号（またはシミュレートされたＥＥＧ信号）がディスプレイに提示されると、ＥＥＧ信号は検知されたアーチファクトに応じて適応される。別の実施例では、（実際のニューロフィードバック処置セッションの一部として使用される）映像（または他の画像）および／または音声は、（他のＥＥＧ信号に応答して適応されることなく）プラセボセッション中に検知されたアーチファクトに応じて適応される。
【０２２５】
図１に戻って、１１２で、決定された効果的なニューロフィードバック処置のセッションは終了し、例えばユーザは、処置によって定義された時間間隔に映画を見、ゲームをプレイし、かつ／またはオーディオトラックを聞くことを完了する。
【０２２６】
ニューロフィードバックコードは、セッションの終わりにコード命令を実行することができる。クローズアップスクリーンをディスプレイ（例えばユーザインタフェース２２４）に提示することができる。セッションに関する情報、例えば現在のセッションの統計（例えば、評価ツールによって決定された記憶スコア、集中スコア）、そのときまでに達成されたこと（例えば処置の数、処置を介する患者の経過）、最適な結果のために実行を継続するように推奨することのうちの１つ以上を提示することができる。次回のセッションのためのリマインダを設定する選択肢を、患者に提示することができる（例えば患者のスマートホンにメッセージを送信する）。
【０２２７】
１１４で、ブロック１０２〜１１２の１つ以上が繰り返される。各繰返し毎にニューロフィードバック処置のセッションを提示することができる。例えば最初のセッションで、本書に記載するように、効果的なニューロフィードバック処置を選択することができる。その後のセッションでは（例えば毎セッションで、または数セッション毎に）、本書に記載するように、効果的なニューロフィードバック処置を調整することができる。代替的に、ユーザは、臨床試験プロトコルに従って、複数のプラセボセッションを受けるか、あるいは現実のセッションとプラセボセッションを交互に受けることができる。
【０２２８】
本発明の様々な実施形態の説明を解説のために提示したが、それは全てを網羅することを意図するものではなく、開示した実施形態に限定することも意図しない。記載した実施形態の範囲および趣旨から逸脱することなく、多くの変形および変化が当業者には明白であろう。本書に使用した用語は、実施形態の原理、市場で見られる実際的応用、または技術的改良を最もよく説明するように、あるいは当業他者が本書に開示する実施形態を理解できるように、選択したものである。
【０２２９】
本出願から成熟する特許の存続期間の期間中には、多くの関連するニューロフィードバック処置が開発されることが予想され、ニューロフィードバック処置の用語の範囲は、すべてのそのような新しい技術を先験的に包含することが意図される。
【０２３０】
本明細書中で使用される用語「約」は、±１０％を示す。
【０２３１】
用語「含む／備える（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ、ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ、ｉｎｃｌｕｄｅｓ、ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、「有する（ｈａｖｉｎｇ）」、およびそれらの同根語は、「含むが、それらに限定されない（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ  ｂｕｔ  ｎｏｔ  ｌｉｍｉｔｅｄ  ｔｏ）」ことを意味する。この用語は、「からなる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ  ｏｆ）」および「から本質的になる（ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ  ｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙ  ｏｆ）」を包含する。
【０２３２】
表現「から本質的になる」は、さらなる成分および／または工程が、特許請求される組成物または方法の基本的かつ新規な特徴を実質的に変化させない場合にだけ、組成物または方法がさらなる成分および／または工程を含み得ることを意味する。
【０２３３】
本明細書中で使用される場合、単数形態（「ａ」、「ａｎ」および「ｔｈｅ」）は、文脈がそうでないことを明確に示さない限り、複数の参照物を包含する。例えば、用語「化合物（ａ  ｃｏｍｐｏｕｎｄ）」または用語「少なくとも１つの化合物」は、その混合物を含めて、複数の化合物を包含し得る。
【０２３４】
用語「例示的」は、本明細書では「例（ｅｘａｍｐｌｅ，ｉｎｓｔａｎｃｅ又はｉｌｌｕｓｔｒａｔｉｏｎ）として作用する」ことを意味するために使用される。「例示的」として記載されたいかなる実施形態も必ずしも他の実施形態に対して好ましいもしくは有利なものとして解釈されたりかつ／または他の実施形態からの特徴の組み入れを除外するものではない。
【０２３５】
用語「任意選択的」は、本明細書では、「一部の実施形態に与えられるが、他の実施形態には与えられない」ことを意味するために使用される。本発明のいかなる特定の実施形態も対立しない限り複数の「任意選択的」な特徴を含むことができる。
【０２３６】
本開示を通して、本発明の様々な態様が範囲形式で提示され得る。範囲形式での記載は単に便宜上および簡潔化のためであり、本発明の範囲に対する柔軟性のない限定として解釈すべきでないことを理解しなければならない。従って、範囲の記載は、具体的に開示された可能なすべての部分範囲、ならびに、その範囲に含まれる個々の数値を有すると見なさなければならない。
【０２３７】
例えば、１〜６などの範囲の記載は、具体的に開示された部分範囲（例えば、１〜３、１〜４、１〜５、２〜４、２〜６、３〜６など）、ならびに、その範囲に含まれる個々の数値（例えば、１、２、３、４、５および６）を有すると見なさなければならない。このことは、範囲の広さにかかわらず、適用される。
【０２３８】
数値範囲が本明細書中で示される場合には常に、示された範囲に含まれる任意の言及された数字（分数または整数）を含むことが意味される。第１の示された数字および第２の示された数字「の範囲である／の間の範囲」という表現、および、第１の示された数字「から」第２の示された数「まで及ぶ／までの範囲」という表現は、交換可能に使用され、第１の示された数字と、第２の示された数字と、その間のすべての分数および整数とを含むことが意味される。
【０２３９】
明確にするため別個の実施形態の文脈で説明されている本発明の特定の特徴が、単一の実施形態に組み合わせて提供されることもできることは分かるであろう。逆に、簡潔にするため単一の実施形態で説明されている本発明の各種の特徴は別個にまたは適切なサブコンビネーションで、あるいは本発明の他の記載される実施形態において好適なように提供することもできる。種々の実施形態の文脈において記載される特定の特徴は、その実施形態がそれらの要素なしに動作不能である場合を除いては、それらの実施形態の不可欠な特徴であると見なされるべきではない。
【０２４０】
本発明はその特定の実施態様によって説明してきたが、多くの別法、変更および変形があることは当業者には明らかであることは明白である。従って、本発明は、本願の請求項の精神と広い範囲の中に入るこのような別法、変更および変形すべてを包含するものである。
【０２４１】
本明細書で挙げた刊行物、特許および特許出願はすべて、個々の刊行物、特許および特許出願が各々あたかも具体的にかつ個々に引用提示されているのと同程度に、全体を本明細書に援用するものである。さらに、本願で引用または確認したことは本発明の先行技術として利用できるという自白とみなすべきではない。節の見出しが使用されている程度まで、それらは必ずしも限定であると解釈されるべきではない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ−６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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